Matplotlib - 直方图介绍 首页MatplotlibMatplotlib - 直方图

直方图是数字数据分布的准确表示,它是对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:

    1、Bin值的范围。

    2、将整个值范围划分为一系列间隔。

    3、计算每个间隔内有多少个值。

通常将bin指定为变量的连续,不重叠的间隔。matplotlib.pyplot.hist()函数绘制直方图。它计算并绘制x的直方图。

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
可选项
range上下范围
density如果为True,则返回元组的第一个元素将是归一化以形成概率密度的计数
cumulative如果为True,则将计算直方图,其中每个仓给出该仓中的计数加上较小值的所有仓。
histtype要绘制的直方图的类型。默认值为“bar”
  • " bar" : 是传统的条形直方图。
  • " barstacked": 是一种条形直方图,其中多个数据相互堆叠。
  • "step": 会生成默认情况下未填充的线图。
  • "stepfilled": 会生成默认情况下已填充的线图。

以下示例绘制了班级学生获得的分数直方图。定义了四个容器0-25、26-50、51-75和76-100。直方图显示落入该范围的学生人数。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
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("histogram of result")
ax.set_xticks([0,25,50,75,100])
ax.set_xlabel('marks')
ax.set_ylabel('no. of students')
plt.show()

该图如下所示-

Histogram

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