Python語(yǔ)言是一種流行的編程語(yǔ)言，可用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化。在數(shù)據(jù)可視化方面，Python的Matplotlib庫(kù)提供了很多有用的功能，其中包括繪制直方圖和折線圖。本文將介紹如何在Python中繪制直方圖加折線圖。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)
np.random.seed(42)
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 繪制直方圖
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='blue')
# 繪制折線圖
x = np.linspace(-4, 4, 100)
y = np.exp(-x ** 2 / 2) / np.sqrt(2 * np.pi)
plt.plot(x, y, color='red', linewidth=2)
# 添加標(biāo)題和標(biāo)簽
plt.title('Histogram with Line Plot')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')
# 顯示圖形
plt.show()

以上代碼使用Matplotlib庫(kù)中的plt.hist()函數(shù)繪制直方圖，并使用plt.plot()函數(shù)繪制折線圖。在繪制直方圖時(shí)，我們需要提供數(shù)據(jù)，以及直方圖的參數(shù)，例如bins（繪制的條形數(shù)量）、density（是否歸一化）等。而在繪制折線圖時(shí)，我們創(chuàng)建了一個(gè)x數(shù)據(jù)數(shù)組，并使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)計(jì)算了y數(shù)值，并在圖表中繪制。

最后，我們添加了標(biāo)題和標(biāo)簽，并使用plt.show()函數(shù)顯示圖形。執(zhí)行以上代碼，我們可以得到一個(gè)直方圖加折線圖的圖表。從圖表中可以看出，數(shù)據(jù)分布符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，并且峰值出現(xiàn)在0的位置。