我是新来的，通常来自R。
我想创建一个多行的QQ情节。
我有一个Beta分布式数据集
我想为beta分布尝试不同的参数，并在一个QQ图中对其进行比较，以便进行更好的比较。如果我尝试以下代码，则每个图都有相同的颜色，并且我得到了3条QQ行。
是否有可能将所有这三个QQ图整合为一个？
我希望你能解决我的问题
import scipy.stats as stats
import numpy
x=numpy.random.beta(2, 3, size=100)
stats.probplot(x, dist=stats.beta, sparams=(2,3),plot=plt,fit=False)
stats.probplot(x, dist=stats.beta, sparams=(1,2),plot=plt,fit=False)
stats.probplot(x, dist=stats.beta, sparams=(1,4),plot=plt,fit=False)
友情补偿
最佳答案
好的，所以stats.probplot让我有些困惑。该文档明确指出：
probplot生成概率图，不应将其与
Q-Q或P-P图。
我能找到的所有资料都指出，概率图是指Q-Q图或P-P图。去搞清楚。
无论如何，就我而言，您生成的是Q-Q图。
在我看来，fit=False的选项stats.probplot被忽略了，并且总是将回归线添加到数据中。
无论如何，要获得所需的结果，我们可以显式创建一个matplotlib轴实例，并使用get_lines方法删除不需要的回归线并更改标记颜色。
import scipy.stats as stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn')
x = numpy.random.beta(2, 3, size=100)
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
stats.probplot(x, dist=stats.beta, sparams=(2,3), plot=plt, fit=False)
stats.probplot(x, dist=stats.beta, sparams=(1,2), plot=plt, fit=False)
stats.probplot(x, dist=stats.beta, sparams=(1,4), plot=plt, fit=False)
# Remove the regression lines
ax.get_lines()[1].remove()
ax.get_lines()[2].remove()
ax.get_lines()[3].remove()
# Change colour of scatter
ax.get_lines()[0].set_markerfacecolor('C0')
ax.get_lines()[1].set_markerfacecolor('C1')
ax.get_lines()[2].set_markerfacecolor('C2')
# Add on y=x line
ax.plot([0, 1], [0, 1], c='C3')
这给了我以下内容，我认为这次确实是您想要的：