Matplotlib 直方图|极客教程

Matplotlib 直方图，直方图由竖立在x轴上的多个相邻的矩阵组成，pyplot用于绘制直方图的函数为hist()，该函数具有一个其他绘制函数没有的功能。它除了绘制直方图外，还以元组形式返回直方图的计算结果。

极客教程前面章节介绍了Matplotlib 线性图，本文介绍直方图，后面还会介绍条状图、饼图、极区图等等，供读者参考。

事实上，hist()函数还可以实现直方图的计算，它能够接收一系列样本个体和期望的面元数量作为参数，会把样本范围分成多个区间(面元）,然后计算每个面元所包含的样本个体的数量。运算结果除了以图形形式表示外，还能以元组形式返回。

如下所示，首先使用random.randint()函数生成100个0-100的随机数作为样本。然后把刚生成的样本数据作为参数传给hist()函数，创建一个直方图。这里我们把样本个体分到20个面元中，关键之参数bin的值就设置为20。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

pop = np.random.randint(0, 100, 100)
print(pop)
plt.hist(pop, bins=20)
plt.show()

pop输入结果为:
Matplotlib 直方图

直方图的输出结果为:
Matplotlib 直方图

下面尝试修改直方图的颜色及边框颜色，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib

# 设置matplotlib正常显示中文和负号
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False     # 正常显示负号
# 随机生成（10000,）服从正态分布的数据
data = np.random.randn(10000)
"""
绘制直方图
data:必选参数，绘图数据
bins:直方图的长条形数目，可选项，默认为10
facecolor:长条形的颜色
edgecolor:长条形边框的颜色
alpha:透明度
"""
plt.hist(data, bins=40, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7)
# 显示横轴标签
plt.xlabel("区间")
# 显示纵轴标签
plt.ylabel("频数/频率")
# 显示图标题
plt.title("geek-docs.com", fontsize=20, fontname="Times New Roman")
plt.show()