绘制正态分布给出均值和sigma - python

Question

我在pandas dataframe中有一些数据

df['Difference'] = df.Congruent.values - df.Incongruent.values
mean = df.Difference.mean()
std = df.Difference.std(ddof=1)
median = df.Difference.median()
mode = df.Difference.mode()

我想在1个图中绘制直方图和正态分布。是否有一个绘图函数，它将均值和西格玛作为参数？我不在乎它是matplotplib，seaborn还是ggplot。如果我能在1个图中标记数据的模式和中位数，那将是最好的。

Answer 1

您可以将matplotlib / pylab与scipy.stats.norm.pdf一起使用，并将平均值和标准偏差设为loc和scale：

import pylab
import numpy as np
from scipy.stats import norm
x = np.linspace(-10,10,1000)
y = norm.pdf(x, loc=2.5, scale=1.5)    # for example
pylab.plot(x,y)
pylab.show()