🎨 Python数据可视化:幂律分布 📈
在数据分析的世界里,幂律分布是一种非常有趣的概率分布模式,常用于描述许多自然与社会现象(比如城市人口、财富分配等)。它的核心特性是“少数大值、多数小值”的长尾特征,用公式表达即为 \( P(x) \propto x^{-\alpha} \),其中 \(\alpha > 0\)。那么如何通过Python实现这种分布的可视化呢?🚀
首先,我们需要导入必要的库,如`numpy`和`matplotlib.pyplot`。接着,利用`numpy.random.power`函数生成符合幂律分布的数据点,设定合适的指数参数 \(\alpha\)。绘制时,可以使用`plt.loglog()`方法,以对数坐标展现其特有的长尾形态。此外,还可以添加网格线、标签以及图例,让图表更直观易懂。
例如,假设我们设置 \(\alpha=2.5\),运行以下代码即可生成对应的图表:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
alpha = 2.5
data = np.random.power(alpha, 10000)
plt.hist(data, bins=100, density=True, alpha=0.6, color='g')
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.title("Power Law Distribution")
plt.show()
```
通过这种方式,我们可以轻松观察到幂律分布的独特之美!🌟
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