NumPy 使用Matplotlib绘制直方图

NumPy拥有一个 numpy.histogram() 函数，用于图形化地表示数据的频率分布。每个类间隔对应的水平大小相等的矩形，以及对应的频率的变量高度。

numpy.histogram()

numpy.histogram()函数接受输入数组和bin作为两个参数。bin数组中的连续元素作为每个bin的边界。

import numpy as np 

a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) 
np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) 
hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) 
print hist 
print bins

它将产生以下输出 −

[3 4 5 2 1]
[0 20 40 60 80 100]

plt()

Matplotlib可以将此数值表示的直方图转换为图形。pyplot子模块的 plt()函数 接受包含数据和bin数组的参数，并将其转换为直方图。

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np  

a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) 
plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100]) 
plt.title("histogram") 
plt.show()