1. 准备数据
dom模块生成一些随机数来模拟大家的数据。下面是一个生成100个随机数的示例代码
portdom
domdintge(100)]
这将生成一个包含100个1到10之间随机整数的列表。
2. 计算频数
ster类来计算频数。下面是一个计算频数的示例代码
sportter
ter(data)t(freq)
这将打印出一个字典，其中每个键表示一个的值，每个值表示该值在数据中出现的次数。
3. 绘制频数分布图
atplotlib库来绘制频数分布图。下面是一个绘制频数分布图的示例代码
portatplotlib.pyplot as plt
x = list(freq.keys())
y = list(freq.values())
plt.bar(x, y)
plt.show()
这将绘制一个直方图，其中每个值的高度表示该值在数据中出现的次数。
4. 完整代码
下面是完整的代码，包括数据生成、频数计算和频数分布图绘制
portdomsportterportatplotlib.pyplot as plt
domdintge(100)]ter(data)
x = list(freq.keys())
y = list(freq.values())
plt.bar(x, y)
plt.show()
5. 结论
domsteratplotlib库绘制了频数分布图。这些技术可以帮助大家更好地理解数据的分布情况和趋势。