使用Python绘制QQ图并分析数据

在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python中的pandas库和matplotlib库来绘制QQ图（Quantile-Quantile Plot），并分析数据文件中的内容。QQ图是一种常用的统计图表，用于检查一组数据是否服从某种理论分布（如正态分布）。
在这里插入图片描述

数据：

链接：https://pan.baidu.com/s/1ug1bRyoIcMwJg9Bx_1DU3A?pwd=1234
提取码：1234

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何读取数据文件并绘制QQ图：

import pandas as pd
import pylab as plt
from scipy.stats import norm, probplot

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data9_5.txt', header=None)

# 提取甲班成绩
d = df.values[0]

# 计算均值和标准差
mu = d.mean()
s = d.std()
sd = sorted(d)
n = len(d)

# 计算分位数
x = (plt.arange(n) + 1 / 2) / n
yi = norm.ppf(x, mu, s)

# 设置字体和大小
plt.rc('font', size=16)
plt.rc('font', family='SimHei')
plt.rc('axes', unicode_minus=False)

# 绘制QQ图
plt.subplot(121)
plt.plot(yi, sd, 'o', label='QQ图')
plt.plot(sd, sd, label='参照直线')
plt.legend()

# 使用probplot绘制QQ图
plt.subplot(122)
probplot(d, plot=plt)

# 显示图像
plt.show()

代码解释

导入库：
```
import pandas as pd
import pylab as plt
from scipy.stats import norm, probplot
```
我们导入了pandas库来处理数据，pylab作为绘图工具，以及scipy.stats中的norm和probplot函数来进行统计分析。
读取数据文件：
```
df = pd.read_csv('data9_5.txt', header=None)
```
我们使用pandas的read_csv函数读取数据文件data9_5.txt，并将其存储在数据框df中。由于文件没有列标题，我们使用header=None参数。
提取甲班成绩：
```
d = df.values[0]
```
我们提取数据框的第一行（即甲班）的成绩数据。
计算均值和标准差：
```
mu = d.mean()
s = d.std()
sd = sorted(d)
n = len(d)
```
我们计算数据的均值mu和标准差s，并对数据进行排序sd，获取数据的长度n。
计算分位数：
```
x = (plt.arange(n) + 1 / 2) / n
yi = norm.ppf(x, mu, s)
```
我们计算数据的分位数x，并使用norm.ppf函数计算理论分布的分位数yi。
设置字体和大小：
```
plt.rc('font', size=16)
plt.rc('font', family='SimHei')
plt.rc('axes', unicode_minus=False)
```
我们使用rc函数设置字体为SimHei（黑体），并将字体大小设置为16，以确保图表中的中文标签能够正确显示。
绘制QQ图：
```
plt.subplot(121)
plt.plot(yi, sd, 'o', label='QQ图')
plt.plot(sd, sd, label='参照直线')
plt.legend()
```
在第一个子图中，我们绘制了QQ图，使用圆点表示实际数据的分位数，并使用参照直线表示理论分布的分位数。
使用probplot绘制QQ图：
```
plt.subplot(122)
probplot(d, plot=plt)
```
在第二个子图中，我们使用probplot函数绘制QQ图，进一步验证数据是否服从正态分布。
显示图像：
```
plt.show()
```
最后，我们使用show函数显示绘制的QQ图。