複数のプロットを作成するとき、フィット分布がカットされます

Question

通常の分布の3つの数値をプロットしようとしていますが、私は1つの良い数字（英国）しか得ていません。残りの2つ（米国と日本）は、正常な曲線が不完全です。

グラフをヒストグラムに当てはめたので、それぞれの図が2つのグラフ、つまりヒストグラムとガウス分布を保持する必要があると言えるでしょう。

私のコードの一部を見て、これを修正する方法を教えてください。 私は非常に提案、感謝に感謝しています。

マイmatplotlibの数字：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

fitted distributionあなたが持っているカーブの制限が一部

xmin, xmax = plt.xlim() 

メイク個々にのみ1つの曲線から得られることである問題グラフの制限ではなく、それぞれのデータからすべてのプロットの制限を取得し、問題を解決します。 numpyのmax()とmin()を使用してください。

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

それぞれのデータを持つすべてのプロットに対して実行します。この方法で滑らかな曲線が得られますが、限界はグラフではなくデータです。それが小さすぎる場合は、乗算（1.1*max()など）または合計（max()+10; minはデータに依存します）によって制限値を上げてください。