python畫(huà)直方圖的方法-創(chuàng)新互聯(lián)

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這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python畫(huà)直方圖的方法，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

matplotlib.pyplot直方圖畫(huà)起來(lái)還是非常方便的，思路還是準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)，然后設(shè)置參數(shù)即可。

直方圖(Histogram)又稱(chēng)質(zhì)量分布圖。是一種統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數(shù)據(jù)分布的情況。 一般用橫軸表示數(shù)據(jù)類(lèi)型，縱軸表示分布情況。 

直方圖是數(shù)值數(shù)據(jù)分布的精確圖形表示。 這是一個(gè)連續(xù)變量（定量變量）的概率分布的估計(jì)，并且被卡爾·皮爾遜（Karl Pearson）首先引入。它是一種條形圖。 為了構(gòu)建直方圖，第一步是將值的范圍分段，即將整個(gè)值的范圍分成一系列間隔，然后計(jì)算每個(gè)間隔中有多少值。 這些值通常被指定為連續(xù)的，不重疊的變量間隔。 間隔必須相鄰，并且通常是（但不是必須的）相等的大小。

直方圖是調(diào)用的matplotlib.pyplot.hist模塊

matplotlib.pyplot.hist的參數(shù)：

matplotlib.pyplot.hist（x，bins = None，range = None，density = None，weights = None，cumulative = False，bottom = None，
histtype =’bar’，align =’mid’，orientation =’vertical’，rwidth = None，log = False，color = None，label = None，
stacked = False，normed = None，hold = None，data = None，** kwargs ）

hist的參數(shù)詳解

x ： （n，）數(shù)組或序列（n，）數(shù)組

輸入值，這需要單個(gè)數(shù)組或不需要具有相同長(zhǎng)度的數(shù)組序列

bins ： 整數(shù)或序列或’auto’可選,默認(rèn)是沒(méi)有

如果一個(gè)整數(shù),bins +1,則計(jì)算并返回bin邊緣，與之一致numpy.histogram()

range : 元組或沒(méi)有可選的,默認(rèn)是沒(méi)有

箱子的上下范圍。上下異常值將被忽略。如果沒(méi)有提供,范圍是(x.min(),x.max())。如果箱子是一個(gè)序列沒(méi)有影響范圍 
如果指定箱是一個(gè)序列或范圍,自動(dòng)定量是基于指定本范圍而不是x的范圍。

density :可選布爾類(lèi)型

如果這是真的,返回第一個(gè)元素的元組將計(jì)數(shù)歸一化形成一個(gè)概率密度,即。,面積(或積分)根據(jù)直方圖將之和為1。這是通過(guò)將整個(gè)計(jì)算
觀測(cè)的數(shù)量乘以本寬度,而不是除以總數(shù)量的觀察。如果堆也是真的,直方圖之和是標(biāo)準(zhǔn)化為1。 
默認(rèn)是沒(méi)有賦范和密度。如果設(shè)置,那么將使用這個(gè)值。如果沒(méi)有設(shè)置,那么參數(shù)將被視為錯(cuò)誤的

weights：可選擇相同的數(shù)據(jù)或者沒(méi)有

數(shù)組的重量、形狀相同的x。每個(gè)值x只貢獻(xiàn)相關(guān)重量對(duì)箱數(shù)(而不是1)。如果賦范或密度是真的,權(quán)重歸一化,這樣的積分密度范圍是1。

cumulative:可選布爾類(lèi)型

如果True，則計(jì)算直方圖，其中每個(gè)bin給出該bin中的計(jì)數(shù)加上較小值的所有bin。最后一個(gè)bin給出了數(shù)據(jù)點(diǎn)的總數(shù)。如果賦范或密度 
也True然后直方圖歸一化，使得最后倉(cāng)等于1。如果累計(jì)計(jì)算結(jié)果為小于0（例如，-1），累積的方向被反轉(zhuǎn)。在這種情況下，如果賦范
和/或密度也是True，則直方圖歸一化，使得第一倉(cāng)等于1。 
默認(rèn)是 False

bottom:相同數(shù)組，標(biāo)量或者沒(méi)有

每個(gè)倉(cāng)的底部基線的位置。如果是標(biāo)量，則每個(gè)bin的基線移動(dòng)相同的量。如果是一個(gè)數(shù)組，每個(gè)bin都是獨(dú)立移動(dòng)的，底部的長(zhǎng)度必須
與bin的數(shù)量相匹配。如果為None，則默認(rèn)為0。默認(rèn)是 None

histtype ： {‘bar’，’barstacked’，’step’，’stepfilled’}，可選

要繪制的直方圖的類(lèi)型 
‘bar’是傳統(tǒng)的條形直方圖。如果給出多個(gè)數(shù)據(jù)，則條并排排列。 
‘barstacked’是一種條形直方圖，其中多個(gè)數(shù)據(jù)堆疊在一起。 
‘step’生成一個(gè)默認(rèn)未填充的線圖。 
‘stepfilled’生成一個(gè)默認(rèn)填充的線圖。 
默認(rèn)為’bar’

align ： {‘left’，’mid’，’right’}，可選

控制直方圖的繪制方式。 
‘left’：條形圖位于左邊框邊緣的中心。 
‘mid’：條在bin邊緣之間居中。 
‘right’：條形圖位于右側(cè)邊框的中心。 
默認(rèn)為’mid’

orientation ： {‘horizontal’，’vertical’}，可選

如果是’horizontal’，barh將用于條形直方圖，底部 kwarg將用于左邊緣

log ： 布爾值，可選

如果True，直方圖軸將設(shè)置為對(duì)數(shù)刻度。如果 log是True且x是1D數(shù)組，則將過(guò)濾掉空箱，并且僅 返回非空。(n, bins, patches).
默認(rèn)是 False

color :顏色

顏色規(guī)格或顏色規(guī)格序列，每個(gè)數(shù)據(jù)集一個(gè)。Default（None）使用標(biāo)準(zhǔn)線顏色序列.默認(rèn)是 None

實(shí)例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(19680801)
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, density=True, facecolor='g', alpha=0.75)

plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()

效果圖：

關(guān)于python畫(huà)直方圖的方法就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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新聞來(lái)源：http://www.muchs.cn/article0/djpooo.html

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