ecdf(x)#

计算并绘制 x 的经验累积分布函数.

请参见 ecdf .

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('_mpl-gallery')

# make data
np.random.seed(1)
x = 4 + np.random.normal(0, 1.5, 200)

# plot:
fig, ax = plt.subplots()
ax.ecdf(x)
plt.show()

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请给出一个简单的 Matplotlib 代码示例

下面是一个简单的 Matplotlib 用法示例：

import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 2. 创建图形
plt.plot(x, y, label='线性增长', color='blue', marker='o')
# 3. 添加修饰元素
plt.title('简单的折线图示例') # 标题
plt.xlabel('X 轴 (时间)')      # X 轴标签
plt.ylabel('Y 轴 (数值)')      # Y 轴标签
plt.legend()                  # 显示图例
plt.grid(True)                # 显示网格
# 4. 展示图形
plt.show()

你可以在 PythonRun 上执行它，看看结果。

如何运行和测试 Matplotlib 的代码？

在探索 Matplotlib 库的核心概念、常见问题和实用代码示例时，所有代码都可在 PythonRun 上直接运行测试。

推荐使用 PythonRun

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