我有一個3維數組temprSubset，它取了2維的平均值。代碼：f=MFDataset(filenames)temprSubset = f.variables['tc'][ : , latitude_lower_limit:latitude_upper_limit , longitude_lower_limit:longitude_upper_limit,] tempavg1=temprSubset.mean(axis=tuple(range(0,2)))我想繪制tempavg1數組中每個平均值的標準偏差曲線，但我很迷惑。
1 回答
尚方寶劍之說
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簡單的方法是使用該hist功能。箱數的選擇可能會大大改變圖形的形狀。
給出平滑曲線的另一種方法是核密度估計。帶寬的選擇也可能會更改獲得的圖形的形狀。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# Generate some data
data = np.random.normal( size=(5, 50, 150) ) # a random 3D array
average_axes01 = data.mean(axis=(0, 1))
# Using the Kernel density estimation:
from scipy.stats import gaussian_kde
prob_density = gaussian_kde(average_axes01)
std = average_axes01.std()
x_fine = np.linspace(-3*std, 3*std, 29)
probs = prob_density(x_fine)
plt.plot(x_fine, probs, 'r', linewidth=2);
# Using the histogram:
plt.hist(average_axes01, bins=7, normed=True, alpha=.4)
plt.ylabel('probability density function'); plt.xlabel('values');
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