get_dist_info()函数实现数据分布可视化

get_dist_info()函数是一个用于实现数据分布可视化的函数。它可以通过输入数据，返回数据的分布信息，并生成相应的可视化图形。下面是一个示例代码和使用说明，以帮助你更好地理解这个函数的用法。

示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def get_dist_info(data):
    """获取数据分布信息并生成可视化图形"""
    
    # 统计数据分布信息
    min_val = np.min(data)
    max_val = np.max(data)
    mean_val = np.mean(data)
    std_val = np.std(data)
    
    # 生成直方图
    plt.hist(data, bins='auto', alpha=0.7, color='gray')
    
    # 添加分布信息文本
    info_text = f"Min: {min_val}
Max: {max_val}
Mean: {mean_val}
Std: {std_val}"
    plt.text(0.95, 0.95, info_text, ha='right', va='top', transform=plt.gca().transAxes)
    
    # 显示图形
    plt.show()


# 生成随机数据
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

# 执行数据分布可视化
get_dist_info(data)

使用说明：

1. 导入模块：首先需要导入需要的模块，包括 matplotlib.pyplot 和 numpy。

2. 定义get_dist_info函数：该函数接收一个数据数组作为参数，用于分析数据的分布信息。

3. 统计分布信息：在函数中，我们使用numpy的函数分别计算数据的最小值、最大值、平均值和标准差等信息。

4. 生成数据分布图：使用matplotlib.pyplot库中的 hist 函数生成直方图。我们设置参数 bins='auto'，会自动选择合适的箱数来展示数据的分布。

5. 添加分布信息文本：使用plt.text函数在图形中添加分布信息的文字描述，并将其放置在图形的右上角。

6. 显示图形：使用plt.show函数显示图形。

在上面的示例中，我们首先生成了一个随机的1000个数据的正态分布，然后调用函数get_dist_info对该数据进行分布分析，并生成相应的直方图和分布信息文本。

通过调用这个函数，你可以很方便地对任意类型和大小的数据集进行分析，并通过可视化的方式展示数据的分布特征，帮助你更好地理解和分析数据。