Matplotlib绘制直方图|极客教程

Matplotlib绘制直方图

直方图是一种显示数据分布情况的图表，通过展示数据集中值的分布情况，可以更直观地了解数据的特征。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制直方图。下面我们将学习如何使用matplotlib库绘制直方图。

安装matplotlib

首先，我们需要安装matplotlib库。如果你还没有安装该库，可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib

绘制简单的直方图

我们先来看一个非常简单的例子，绘制一个包含随机数据的直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图

在这个例子中，我们生成了一个包含1000个随机数的数据集，然后使用plt.hist()函数来绘制直方图。其中bins参数指定直方图的柱子数量，color参数指定柱子的颜色，edgecolor参数指定柱子的边框颜色。

自定义直方图颜色

我们可以根据需要自定义直方图的颜色，来使图表更加美观。例如，我们可以设置柱子的颜色为红色，边框颜色为蓝色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, color='red', edgecolor='blue')
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图

添加直方图标签

在直方图中添加标签，可以更清晰地表达数据的含义。我们可以通过添加xlabel()和ylabel()函数来为直方图添加横轴和纵轴标签。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, color='green', edgecolor='black')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图

绘制多个直方图

有时候，我们需要对比不同数据集的分布情况，这时可以绘制多个直方图并放在同一个图表中。下面是一个绘制多个直方图的示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000) + 2

plt.hist(data1, bins=30, alpha=0.5, color='red', label='Data 1')
plt.hist(data2, bins=30, alpha=0.5, color='blue', label='Data 2')
plt.legend()
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图

在上面的代码中，我们分别生成了两组数据data1和data2，然后使用plt.hist()函数绘制它们的直方图，并使用alpha参数控制柱子的透明度，使用label参数为不同的直方图添加标签。

设置直方图的显示范围

有时候，我们需要调整直方图的显示范围，使得柱子的范围更符合数据的实际情况。我们可以使用xlim()和ylim()函数来设置横轴和纵轴的显示范围。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, color='purple', edgecolor='black')
plt.xlim(-2, 2)
plt.ylim(0, 200)
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图

绘制密度直方图

有时候，我们需要显示直方图的密度分布情况，而不仅仅是频数。我们可以使用density=True参数来绘制密度直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, color='orange', edgecolor='black', density=True)
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图

修改直方图的柱子宽度

我们可以通过rwidth参数来修改直方图的柱子宽度，使得柱子之间的缝隙更窄。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, color='brown', edgecolor='black', rwidth=0.8)
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图

改变直方图的边框粗细

我们可以通过linewidth参数来控制直方图的边框粗细。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, color='yellow', edgecolor='black', linewidth=2)
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图

使用直方图展示不同数据类型

直方图不仅可以展示数值型数据的分布情况，也可以展示类别型数据的分布情况。我们可以通过将类别型数据转换为数值型数据，并绘制直方图来展示其分布情况。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'B', 'A', 'C', 'C']
data_count = {x: data.count(x) for x in data}

plt.bar(data_count.keys(), data_count.values(), color='skyblue', edgecolor='black')
plt.show()

Output:

Matplotlib绘制直方图