matplotlib.pyplot.hist()函数
Matplotlib是Python中的一个库,它是NumPy库的数值-数学扩展。Pyplot是一个基于状态的Matplotlib模块接口,该模块提供了一个类似matlab的接口。
matplotlib.pyplot.hist()函数
使用matplotlib库pyplot模块中的hist()函数绘制直方图。
语法:matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None,range=None,density=False, weights=None,cumulative=False, bottom=None,histtype= ‘ bar ‘, align= ‘ mid ‘, orientation= ‘ vertical ‘, rwidth=None,log=False, color=None,label=None,=False, \, data=None,\\*kwargs)
参数:该方法接受如下参数说明:
- x:表示数据顺序。
- bins:可选参数,包含整数、序列或字符串。
- range:可选参数,表示容器的上下范围。
- density:可选参数,包含布尔值。
- weights:该参数是一个可选参数,它是一个权重数组,形状与x相同。
- bottom:每个容器的底部基线位置。
- histtype:可选参数,用于绘制直方图的类型。{‘ bar ‘, ‘ barstacked ‘, ‘ step ‘, ‘ stepfill ‘}
- align:该参数是一个可选参数,它控制如何绘制直方图。{“左”、“中”、“右”}
- rwidth:该参数是一个可选参数,它是条的相对宽度,作为bin宽度的一部分
- log:可选参数,用于将直方图轴设置为日志级别
- color:该参数是一个可选参数,它是一个颜色规格或颜色规格序列,每个数据集一个。
- label:该参数是一个可选参数,它是一个字符串,或匹配多个数据集的字符串序列。
- normed:该参数是一个可选参数,它包含布尔值.它使用密度关键字参数代替。
返回如下内容:
- n:这将返回直方图容器的值。
- 回收箱:返回回收箱的边缘。
- patch:返回用于创建直方图的单个补丁的列表。
下面的例子演示了matplotlib.pyplot.hist()函数在matplotlib.pyplot中的作用:
示例1
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(10**7)
mu = 121
sigma = 21
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)
num_bins = 100
n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins,
density = 1,
color ='green',
alpha = 0.7)
y = ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)) *
np.exp(-0.5 * (1 / sigma * (bins - mu))**2))
plt.plot(bins, y, '--', color ='black')
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')
plt.title('matplotlib.pyplot.hist() function Example\n\n',
fontweight ="bold")
plt.show()
输出:
示例2
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(10**7)
n_bins = 20
x = np.random.randn(10000, 3)
colors = ['green', 'blue', 'lime']
plt.hist(x, n_bins, density = True,
histtype ='bar',
color = colors,
label = colors)
plt.legend(prop ={'size': 10})
plt.title('matplotlib.pyplot.hist() function Example\n\n',
fontweight ="bold")
plt.show()
输出: