Блог

Как построить кривую нормального распределения для одномерных данных с помощью python. в приведенных ниже данных 493 494 495….. значения являются просто значениями индекса. Я видел, как построить нормальное распределение, используя случайные значения со средним значением 0. Нужно знать, как построить кривую с одномерными данными.

Пример набора данных приведен ниже:

 {'RPM': {493: 7.2,  494: 7.2,  495: 7.2,  496: 7.2,  567: 8.4,  568: 8.4,  569: 8.4,  570: 8.4,  767: 18.0,  768: 18.0,  781: 23.4,  782: 23.4,  783: 23.4,  784: 23.4,  785: 23.4,  806: 23.4,  807: 23.4,  808: 23.4,  809: 23.4,  810: 23.4,  811: 23.4,  812: 23.4,  951: 23.4,  952: 23.4,  953: 23.4,  954: 11.4,  955: 11.4,  957: 11.4,  981: 19.2,  982: 23.4,  983: 23.4,  984: 23.4,  1062: 23.4,  1063: 23.4,  1064: 23.4,  1065: 23.4,  1066: 23.4,  1068: 23.4,  1069: 23.4,  1070: 23.4,  1071: 23.4,  1072: 23.4,  1073: 23.4,  1074: 23.4,  1075: 23.4,  1076: 23.4,  1077: 23.4,  1079: 23.4,  1119: 23.4,  1120: 23.4,  1121: 23.4,  1122: 23.4,  1123: 23.4,  1125: 23.4,  1126: 23.4,  1127: 23.4,  1128: 23.4,  1129: 23.4,  1130: 23.4,  1132: 23.4,  1133: 23.4,  1134: 23.4,  1135: 23.4,  1136: 23.4,  1137: 23.4,  1159: 23.4,  1162: 23.4,  1164: 23.4,  1165: 23.4,  1166: 23.4,  1167: 23.4,  1168: 23.4,  1169: 23.4,  1171: 23.4,  1172: 23.4,  1173: 23.4,  1174: 23.4  

}}

IIUC:

 import matplotlib.pyplot as plt df = pd.Series(data['RPM'].keys()) #or df = pd.Series(data['RPM'].values()) kde = df.plot.kde() plt.show()