построение нормального распределения с помощью matplot не даст колоколообразной формы

Как и в этом сообщении, Графическое нормальное распределение с Matplotlib имеет примерно ту же проблему. но я не могу получить форму колокола

У меня такой код:

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import norm
from matplotlib import pyplot as plt

data = {'Age':[69, 74, 68, 70, 72, 67, 66, 70, 76, 68, 72, 79, 74, 67, 66, 71, 74, 75, 75, 76],
        'Weight':[153, 175, 155, 135, 172, 150, 115, 137, 200, 130, 140, 265, 185, 112, 140, 150, 165, 185, 210, 220]} 

data = pd.DataFrame(data) 
data = data.sort_values(by=['Age'])
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
x_mean = np.mean(data['Age'])
stdx = np.std(data['Age'])

plt.plot(data['Age'], norm.pdf(data['Age'],x_mean,stdx),'-o')
plt.hist(data['Age'], normed=True)      

plt.title("Standard Normal")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Density")
plt.show()

Данные отсортированы.

The mean is : 71.450
The standard deviation is : 3.8178

person John Sall    schedule 17.02.2020    source источник
comment
откуда вы берете переменные: norm.pdf(data['Age'],x_mean,stdx?   -  person Zaraki Kenpachi    schedule 17.02.2020
comment
Я полагаю, что norm.pdf происходит от scipy, поэтому вам нужно сделать import scipy.stats.norm as norm. Можете ли вы отредактировать свой код, чтобы сделать его исполняемым? Среднее значение и стандартное отклонение также необходимо будет определить / рассчитать, возможно, используя np.mean(data['Age']), np.std(data['Age']) после импорта numpy. - Какой у Вас вопрос? Если вы нанесете данные на график, они будут далеко от идеальной формы колокола, но это именно то, что данные ...   -  person nostradamus    schedule 17.02.2020