get_dist_info()函数在数据可视化中的应用案例

get_dist_info()函数在数据可视化中可以用于获取数据集的分布信息，比如平均值、中位数、最小值、最大值等，以便更好地理解和展示数据集的特征。

以下是一个使用get_dist_info()函数的数据可视化案例：

假设有一个数据集，记录了某个城市每天的气温情况，我们希望通过可视化来展示这些数据的分布情况。

首先，我们需要导入相关的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，我们生成一个模拟的气温数据集，假设一共有365天的数据：

np.random.seed(0)
temperatures = np.random.normal(25, 5, 365)

然后，我们可以使用get_dist_info()函数来获取这些气温数据的分布信息：

def get_dist_info(data):
    mean = np.mean(data)
    median = np.median(data)
    min_val = np.min(data)
    max_val = np.max(data)
    return mean, median, min_val, max_val

mean_temp, median_temp, min_temp, max_temp = get_dist_info(temperatures)

得到了分布信息后，我们可以使用柱状图来展示气温数据的分布情况：

plt.hist(temperatures, bins=20, edgecolor='black')
plt.axvline(mean_temp, color='r', linestyle='dashed', linewidth=1, label='Mean')
plt.axvline(median_temp, color='g', linestyle='dashed', linewidth=1, label='Median')
plt.legend()
plt.xlabel('Temperature')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Temperatures')
plt.show()

图中的柱状图表示了气温数据的分布情况，红色虚线表示平均温度，绿色虚线表示中位数。

通过这个可视化，我们可以直观地看到气温数据的分布情况，以及平均温度和中位数的位置。这有助于我们更好地理解和分析数据集的特征。

总结来说，get_dist_info()函数可以用于获取数据集的分布信息，通过可视化展示这些分布信息可以帮助我们更好地理解和呈现数据集的特征。以上是一个简单的案例，实际应用中可以根据具体的需求进行修改和扩展。