2022年，把Python学得跟Java一样熟练——04matplotlib绘制概率图

背景

《贝叶斯方法》里面有一个案例“图书管理员还是农民”&＃xff1a;

丹尼尔卡尼曼在《思考&＃xff0c;快与慢》中说&＃xff0c;史蒂芬被描述为一个害羞的人&＃xff0c;他乐于助人&＃xff0c;但是他对其他人不太关注。他非常乐于见到事情处于合理的顺序&＃xff0c;并对他的工作非常细心。你认为史蒂芬是一个图书管理员还是一个农民呢&＃xff1f;

从上面的描述来看&＃xff0c;大多数人都会认为史蒂芬看上去更像一个图书管理员&＃xff0c;但是这里却忽视了一个关于图书管理员和农民的事实&＃xff1a;男性图书管理员的人数只有男性农民的 1/20 。

所以统计学的角度来看&＃xff0c;他更有可能是一个农民。本文整理该案例绘制的条形图&＃xff0c;主要在于了解 matplotlib 的简单用法。

贝叶斯定理推断

根据贝叶斯定理推断&＃xff0c;史蒂芬是图书管理员的先验概率和后验概率分别是&＃xff1a;

1. 先验概率&＃xff1a;1/21 &＃61; 0.047&＃xff0c;什么都不知道的情况下的概率。
2. 后验概率&＃xff1a;0.087&＃xff0c;即知道史蒂芬具有一些乐于助人、细心的特点后&＃xff0c;判断他是图书管理员的概率是 0.087&＃xff0c;比先验概率大了一点点。

Python 条形图展示

在 PyCharm 中编码绘制两个概率的条形图&＃xff1a;

from IPython.core.pylabtools import figsize
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt# 设置参数
figsize(12.5, 4)
plt.rcParams[&＃39;savefig.dpi&＃39;] &＃61; 300
plt.rcParams[&＃39;figure.dpi&＃39;] &＃61; 300#设置参数
colors &＃61; [&＃39;#348ABD&＃39;,&＃39;#A60628&＃39;]
prior &＃61; [1/21. , 20/21.]
posterior &＃61; [0.087, 1-0.087]#绘制先验概率图&＃xff1a;
plt.bar([0, .7], prior, alpha&＃61;0.70, width&＃61;0.25,color&＃61;colors[0], label&＃61;&＃39;prior distribution&＃39;,lw&＃61;"3",edgecolor&＃61;colors[0])#绘制后验概率图
plt.bar([0&＃43;0.25, .7&＃43;0.25],posterior, alpha&＃61;0.7,width&＃61;0.25,color&＃61;colors[1],label&＃61;&＃39;posterior distribution&＃39;,lw&＃61;"3",edgecolor&＃61;colors[1])#设置 X 轴的位置和名称
plt.xticks([0.20, 0.95],["Librarian","Farmer"])#设置图形标题
plt.title("Prior and posterior probabilities of Steven&＃39;s occupation")#设置纵轴名称
plt.ylabel("Probability")# 设置图例位置
plt.legend(loc&＃61;"upper left")#展示该图&＃xff0c;没有这句话&＃xff0c;就没有图
plt.show()


编码注意事项&＃xff0c;依赖模块安装&＃xff0c;在 Pycharm 的控制台执行&＃xff1a;

1. 安装 pip3 install IPython 模块。
2. 安装 pip3 install matplotlib 模块。

运行结果

原样敲的代码运行出的图形特别大&＃xff0c;占满了电脑屏幕&＃xff0c;就是这个图&＃xff1a;

这个图可以看到&＃xff0c;史蒂芬是农民的概率是远远高于图书管理员的概率的。

编程启示录

Pycharm 安装后自带了一个 venv 的目录&＃xff0c;下面有 pyhton3.9 的环境&＃xff0c;所以我想默认的开发都是以自带的环境为基础的。

本例中安装依赖模块都是在当前项目下执行的&＃xff0c;看安装结果也是用的“venv/bin/python -m pip “ 该环境的 pip3 安装的依赖模块。

那么如果用本机的 pip3 安装的模块&＃xff0c;在 Pycharm 环境下编码能引用到吗&＃xff1f;反之呢&＃xff0c;刚刚安装的两个模块&＃xff0c;直接通过命令行能访问到么&＃xff1f;

我不记得本机 Python 环境有没有安装过这个 matplotlib &＃xff0c;但是通过控制台执行能导入成功&＃xff1a;