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在使用Matlab进行数据可视化时，我们有时候通过数据统计并不能清晰地了解数据的分布状况。这篇文章小编将将介绍怎样利用概率分布函数来对数据进行可视化，并举例说明怎样制作自定义的概率分布函数图。

1. 简易数组的概率分布可视化

起首，我们可以创建一个简易的数组作为示例。详细代码如下：

```matlab

data [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

```

这个数组代表了一组数据，我们将使用它来进行概率分布的可视化。

2. 正态概率分布的可视化

通过使用Matlab中的正态概率分布函数normplot，我们可以将数据的分布状况进行可视化。详细代码如下：

```matlab

normplot(data);

```

这样就能够得到一个正态概率分布图，用来裁定数据是否符合正态分布。

另外一种常用的技巧是使用Q-Q图来进行概率分布的可视化。详细代码如下：

```matlab

qqplot(data);

```

Q-Q图可以援助我们比较数据的实际分布与学说分布之间的差异，从而裁定数据是否符合某种特定的学说分布。

3. 自定义概率分布函数的可视化

若果需要制作自定义的概率分布函数图，可以使用fitdist函数完成。下面内容一个示例：

```matlab

% 创建一个自定义分布函数

customDistribution makedist('Exponential', 'mu', 2);

% 生成随机样本

sampleData random(customDistribution, 1000, 1);

% 绘制概率分布函数图

histogram(sampleData, 'Normalization', 'pdf');

```

在这个示例中，我们使用指数分布函数作为自定义的概率分布函数，并生成了1000个随机样本。接着，我们使用直方图将样本的概率分布可视化出来。

怎么样？经过上面的分析的技巧，我们可以利用Matlab对数据的概率分布进行可视化分析，从而更好地领会数据的分布状况及其特性。

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