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本人计划的职位发展方向是数据科学家。岁月穿梭，无独有偶，在学习的过程中被数学、统计虐了N多遍。无奈之下，只能重新系统的学习微积分、线性代数和统计。
本篇文章是我学习统计过程中的随笔，后续会陆续添加学习统计过程中的其他例子，希望对用python进行统计分析的人有一点小帮助。
本文例子中做直方图主要用到三个库。numpy是基础的多维数组和矩阵操作库；pandas是有金融背景的人开发的，因为其Series、DataFrame等多种便利的高层次数据结构，已经成为python数据分析的利器；matplotlib是python中最强大的可视化库，是做科学计算可视化的标准库。
关于基础环境的搭建，请参考官方文档。
本文中大概思路分成了三部分：
1、使用numpy库模拟构建正态分布数据
2、使用pandas将之前生成的正态分布数据变成DataFrame(类似数据库中的表、Excel中的表格)
3、使用matplotlib绘制相应的直方图
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#1、构建正态分布数据
#mu 均值，sigma 标准差
mu,sigma = 250,2
arr = np.random.normal(mu,sigma,50)
#2、生成DataFrame
df = pd.DataFrame(arr,columns=['val'])
#3、绘制直方图
plt.figure()
df['val'].hist()
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直方图
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