Matplotlib 直方图
直方图是数值数据分布的精确表示。它是连续变量的概率分布的估计，它是一种条形图。要构建直方图，请按照以下步骤操作 -
Bin值范围。将整个值范围划分为一系列间隔。计算每个间隔中有多少值。
bins通常指定为变量的连续，非重叠区间。matplotlib.pyplot.hist()函数绘制直方图。它计算并绘制x的直方图。
参数
下表列出了直方图的参数 -
x - 数组或数组序列。bins - 整数或序列或auto，可选项。range - bins的下部和上部范围。density - 如果为True，则返回元组的第一个元素将是规范化以形成概率密度的计数。cumulative - 如果为True，则计算直方图，其中每个bin给出该bin中的计数加上较小值的所有bin。histtype - 要绘制的直方图的类型，默认为bar。
下面的实例描绘了一个班级学生获得的标记直方图。定义了四个bins，0-25,26-50,51-75和76-100。直方图显示了落在此范围内的学生人数。
示例代码：
#Filename:example.py#Copyright:2020ByNhooo#Authorby:www.shangmayuan.com#Date:2020-08-08#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#步骤一(替换sans-serif字体)plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#原文出自【立地货】，商业转载请联系作者获得授权，非商业请保留原文链接：fig,ax=plt.subplots(1,1)a=np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])ax.hist(a,bins=[0,25,50,75,100])ax.set_title("结果直方图")ax.set_xticks([0,25,50,75,100])ax.set_xlabel('分数')ax.set_ylabel('学生数量')plt.show()执行上面示例代码，得到以下结果 -
编辑于2024-05-20 13:19