Python 中的 plt.hist 函數(shù)基本用法詳解
前言
plt.hist 函數(shù)用于繪制直方圖。直方圖是一種用來(lái)表示數(shù)據(jù)分布的圖形,它將數(shù)據(jù)分成若干個(gè)區(qū)間,然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)間中數(shù)據(jù)的數(shù)量,最終以柱狀圖的形式展示出來(lái)。
什么是直方圖?
直方圖主要用于可視化數(shù)據(jù)的分布情況。它將數(shù)據(jù)劃分為一系列的區(qū)間(也稱為箱子或柱子),然后計(jì)算每個(gè)區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。這些數(shù)量通常用柱狀圖表示,柱子的高度表示該區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。
plt.hist 函數(shù)的基本用法
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
plt.hist(data, bins=5) # bins 參數(shù)表示要將數(shù)據(jù)分成多少個(gè)區(qū)間
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram Example')
plt.show()
在這個(gè)示例中,我們傳遞了一個(gè)名為 data 的數(shù)據(jù)列表給 plt.hist 函數(shù),并指定了 bins 參數(shù)為 5,表示將數(shù)據(jù)分成 5 個(gè)區(qū)間。使用 plt.xlabel、plt.ylabel 和 plt.title 函數(shù)來(lái)添加橫軸標(biāo)簽、縱軸標(biāo)簽和標(biāo)題。
plt.hist 的常用參數(shù)
bins:用于指定數(shù)據(jù)分成的區(qū)間數(shù)量,可以是一個(gè)整數(shù),也可以是一個(gè)區(qū)間列表。如果不指定該參數(shù),matplotlib 會(huì)自動(dòng)選擇合適的區(qū)間數(shù)量。range:用于指定數(shù)據(jù)的取值范圍,以元組的形式傳遞,例如(0, 10)表示只考慮數(shù)據(jù)在 0 到 10 之間的部分。density:如果設(shè)置為True,則直方圖的面積將歸一化為 1,這樣可以將直方圖視為概率密度函數(shù)。color:用于設(shè)置直方圖的顏色。alpha:用于設(shè)置直方圖的透明度。edgecolor:用于設(shè)置直方圖柱子的邊緣顏色。cumulative:如果設(shè)置為True,則繪制累積直方圖,顯示每個(gè)區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的累積數(shù)量。
示例代碼
基本直方圖
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
plt.hist(data, bins=5, edgecolor='black')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Basic Histogram')
plt.show()
歸一化直方圖
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
plt.hist(data, bins=5, density=True, alpha=0.6, color='g', edgecolor='black')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Normalized Histogram')
plt.show()
累積直方圖
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
plt.hist(data, bins=5, cumulative=True, edgecolor='black', color='r')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Cumulative Frequency')
plt.title('Cumulative Histogram')
plt.show()
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