Python 使用matplotlib.pyplot.hist绘制直方图

1. 引言

直方图（Histogram）是一种图形表示数据分布的方式，通常用于显示数据的频数分布情况。在Python中，我们可以使用matplotlib.pyplot库来绘制直方图，该库提供了丰富的功能和灵活的参数设置，方便我们根据数据集合绘制直方图。

本篇文章将详细介绍如何使用matplotlib.pyplot.hist函数绘制直方图，并结合实例代码演示其使用方法。

2. matplotlib.pyplot.hist函数概述

matplotlib.pyplot.hist函数用于绘制直方图，它的基本语法如下：

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, stacked=False, normed=None, *, data=None, **kwargs)

其中，比较常用的参数有：

x：输入的数据集合，可以是一维数组或列表。
bins：直方图的柱子个数或柱子的边界位置。
range：直方图的数据范围。
density：是否将直方图的纵轴设置为频率密度，即归一化为概率密度函数。
cumulative：是否绘制累计直方图。
histtype：直方图类型，可以是'bar'、'barstacked'、'step'、'stepfilled'。
align：直方图柱子的对齐方式，可以是'left'、'mid'、'right'。
rwidth：柱子的宽度，值为0~1之间。
log：是否将纵轴设置为对数刻度。

下面将逐一介绍这些参数的使用方法，并通过示例代码进行说明。

3. 参数详解及示例代码

3.1 `x`参数

x参数是直方图绘制的基础数据集合，可以是一维数组或列表。下面是一个使用一维数组绘制直方图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data)

# 显示图形
plt.show()

上述代码首先使用numpy.random.randn函数生成了1000个随机数，然后将这些随机数传递给hist函数进行直方图绘制。运行结果如下：

（这里可以插入一张运行结果的图片，不过文中要求没有图片）

从运行结果可以看出，直方图将数据分成了若干个柱子，每个柱子表示一个数据区间，柱子的高度表示该区间内数据出现的频数。

3.2 `bins`参数

bins参数决定了直方图的柱子个数，可以使用一个整数来指定柱子个数，也可以使用一个序列指定柱子的边界位置。下面是一个使用序列指定柱子边界位置的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图，设置柱子边界位置
plt.hist(data, bins=[-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3])

# 显示图形
plt.show()

上述代码使用bins参数指定了柱子的边界位置，一共有7个柱子，运行结果如下：

（同样可以插入一张运行结果的图片）

从运行结果可以看出，数据在每个柱子内的频数被绘制出来，并且柱子的边界位置与指定的序列一致。

3.3 `range`参数

range参数用于指定直方图的数据范围，即只绘制在指定范围内的数据。下面是一个使用range参数设置数据范围的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图，指定数据范围
plt.hist(data, range=(-3, 3))

# 显示图形
plt.show()

上述代码使用range参数指定直方图的数据范围为(-3,3)，即只绘制范围内的数据。运行结果如下：

（同样可以插入一张运行结果的图片）

从运行结果可以看出，只有范围内的数据被用于绘制直方图，范围外的数据被忽略。

3.4 `density`参数

density参数用于设置直方图的纵轴为频率密度，即归一化为概率密度函数。默认情况下，density参数为False，表示直方图的纵轴为频数。下面是一个使用density参数绘制概率密度函数的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 绘制概率密度直方图
plt.hist(data, density=True)

# 显示图形
plt.show()

上述代码将density参数设置为True，表示绘制的直方图纵轴为概率密度函数。运行结果如下：

（同样可以插入一张运行结果的图片）

从运行结果可以看出，直方图的纵轴被归一化为[0,1]之间的概率密度，柱子的高度表示在对应区间内的概率密度。

3.5 `cumulative`参数

cumulative参数用于绘制累计直方图，即将每个柱子的高度累加并绘制出来。下面是一个使用cumulative参数绘制累计直方图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 绘制累计直方图
plt.hist(data, cumulative=True)

# 显示图形
plt.show()

上述代码将cumulative参数设置为True，表示绘制累计直方图。运行结果如下：

（同样可以插入一张运行结果的图片）

从运行结果可以看出，累计直方图将每个柱子的高度进行了累加，并在图形中显示出来，直观地表示出数据分布情况。

3.6 `histtype`参数

histtype参数用于指定直方图的类型，可以取'bar'、'barstacked'、'step'、'stepfilled'四种值。下面是四种类型直方图的示例代码：

'bar'：普通的直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 绘制普通直方图
plt.hist(data, histtype='bar')

# 显示图形
plt.show()

上述代码使用histtype参数将直方图的类型设置为'bar'，运行结果如下：

（同样可以插入一张运行结果的图片）

从运行结果可以看出，普通直方图使用柱形表示数据分布情况。

'barstacked'：堆叠直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000, 3)

# 绘制堆叠直方图
plt.hist(data, histtype='barstacked')

# 显示图形
plt.show()

上述代码生成了1000个3维随机数，然后调用hist函数绘制了堆叠直方图。运行结果如下：

（同样可以插入一张运行结果的图片）

从运行结果可以看出，堆叠直方图将不同维度的数据堆叠在一起表示数据分布情况。

'step'：阶梯直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 绘制阶梯直方图
plt.hist(data, histtype='step')

# 显示图形
plt.show()

上述代码使用histtype参数将直方图的类型设置为'step'，运行结果如下：

（同样可以插入一张运行结果的图片）

从运行结果可以看出，阶梯直方图使用线段连接柱子的顶点，形成了连续的阶梯状表示数据分布情况。

'stepfilled'：填充阶梯直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成1000个随机数
data = np.random.randn(1000)

# 绘制填充阶梯直方图
plt.hist(data, histtype='stepfilled')

# 显示图形
plt.show()

上述代码使用histtype参数将直方图的类型设置为'stepfilled'，运行结果如下：

（同样可以插入一张运行结果的图片）

从运行结果可以看出，填充阶梯直方图使用填充色彩填充柱子与柱子之间的区域，形成了填充的阶梯状表示数据分布情况。