Angepasste Verteilung wird geschnitten, wenn mehrere Plots erstellt werden

Question

Ich versuche, 3 Zahlen der normalen Verteilung von Publikationen zu plotten, aber ich bekomme nur eine gute Figur (UK). Die verbleibenden zwei (USA und JAPAN) haben eine normale Kurve, die unvollständig ist.

Ich passte die Kurven an Histogramme an, so dass man sagen konnte, dass jede Figur zwei Graphen enthalten muss, d. H. Ein Histogramm und eine Gaußsche Verteilung.

Bitte sehen Sie sich einen Teil meines Codes an und lassen Sie mich wissen, wie Sie das beheben können. Ich bin sehr offen für Vorschläge, danke.

Meine Matplotlib Zahlen: fitted distribution, fitted distribution, fitted distribution

for item in totalIPs: 
    USA=totalIPs[18] 
    JAPAN=totalIPs[10] 
    UK=totalIPs[17] 
    AUSTRALIA=totalIPs[0] 

#print(USA) 
#print(JAPAN) 
#print(UK) 
#print(AUSTRALIA) 
#print('done') 

#print(country) 
#print(ipFirmnames) 
#print(totalIPs) 
#print("done")  

#Calculating mean and standard deviation 
#from sublists in country list of lists 
#i could write a function for this but dont know how 

mu_USA=statistics.mean(USA) 
mu_JAPAN=statistics.mean(JAPAN) 
mu_UK=statistics.mean(UK) 

std_USA=statistics.stdev(USA) 
std_JAPAN=statistics.stdev(JAPAN) 
std_UK=statistics.stdev(UK) 

plt.figure(1) 
plt.hist(USA, bins=10, normed=True, alpha=0.6, color='g') 

plt.figure(2) 
plt.hist(JAPAN,bins=10,normed=True,alpha=0.6, color ='g') 

plt.figure(3) 
plt.hist(UK, bins=10,normed=True, alpha=0.6, color = 'g') 

standardize_USA=(np.array(USA)-mu_USA)/std_USA 
standardize_JAPAN=(np.array(JAPAN)-mu_JAPAN)/std_JAPAN 
standardize_UK=(np.array(UK)-mu_UK)/std_UK 

xmin, xmax = plt.xlim() 

x1=np.linspace(xmin, xmax, 100) 
x2=np.linspace(xmin, xmax, 100) 
x3=np.linspace(xmin, xmax, 100) 

fitted_pdf_USA=ss.norm.pdf(x1,mu_USA, std_USA) 
fitted_pdf_JAPAN=ss.norm.pdf(x3,mu_JAPAN, std_JAPAN) 
fitted_pdf_UK=ss.norm.pdf(x3,mu_UK, std_UK) 

plt.figure(1) 
plt.plot(x1, fitted_pdf_USA, 'K', linewidth=2) 

plt.figure(2) 
plt.plot(x2, fitted_pdf_JAPAN,'K', linewidth=2) 
fitted_pdf_JAPAN=ss.norm.pdf(x2,mu_JAPAN, std_JAPAN) 


plt.figure(3) 
plt.plot(x3, fitted_pdf_UK,'K', linewidth=2) 

#plt.show() 
print(standardize_USA) 
print(standardize_JAPAN) 

#print(USA) 
print(UK) 
print(JAPAN) 

Answer 1

Das Problem, das Sie haben, ist, dass der Grenzwert für die Kurve von nur einer Kurve im

Teil erhalten wird

xmin, xmax = plt.xlim() 

Make Einzel Grenzen für jedes Diagramm aus seinen jeweiligen Daten, nicht das Diagramm Grenze, und es wird Ihr Problem lösen. Verwenden Sie max() und min() von numpy.

x1=np.linspace(USA.min(),USA.max(),100) 

Tun Sie es für jedes Grundstück mit seinen entsprechenden Daten. Auf diese Weise erhalten Sie glatte Kurven, aber das Limit ist nicht die Grafik, sondern die Daten. Wenn es zu klein wird, erhöhen Sie einfach die Grenzen durch eine Multiplikation (wie 1.1*max()) oder eine Summe (max()+10; min hängt von den Daten ab).