print("线性回归模型")

fig, ax = plt.subplots()
# 绘制散点图;
# G1, G2 = getData2()
# ax.scatter(G1[0,:], G1[1,:])
# ax.scatter(G2[0,:], G2[1,:])

#绘制直方图;
data = np.random.uniform(0, 1, size = 1000)
data2 = np.random.normal(0, 1, size = 1000)
data3 = np.random.rand(1000)

# ax.hist(data,bins=20) #随机采样
# ax.hist(data2,bins=30) #正太分布,均值为0,方差为1
ax.hist(data3,bins=20)  #随机分布

#固定X轴、Y轴的范围
ax.set_ylim(ymin = 0, ymax = 130)
ax.set_xlim(xmin = -5, xmax = 5)

fig.show()
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