极客教程Python plt.hist的使用方法及参数
简介
plt.hist 是 Matplotlib 库中用于绘制直方图的函数。直方图是一种用于对数据分布进行可视化的图表，它将数据划分为若干个等宽的区间，并统计落在每个区间内的数据个数。本文将介绍 plt.hist 的使用方法及常用参数。
使用方法
plt.hist 的基本用法如下：
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6]
plt.hist(data)
plt.show()
这段代码将会绘制出 data 中数据的直方图。可以看到，直方图将数据分成了几个区间，并用柱状图表示了每个区间内数据的个数。
常用参数
除了基本的使用方法外，plt.hist 还提供了许多参数用于调整直方图的样式和细节。下面列举了几个常用的参数及其作用：
bins
bins 参数可以设置直方图的区间个数，默认为 10。可以通过修改 bins 的值来调整区间的大小和数量。
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6]
plt.hist(data, bins=5)
plt.show()
range
range 参数可以设置直方图显示的数据范围，默认为数据中的最小值和最大值。可以通过修改 range 的值来设定其它范围。
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6]
plt.hist(data, range=(0, 10))
plt.show()
color
color 参数可以设置直方图的颜色，默认为蓝色。可以通过修改 color 的值来改变颜色。
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6]
plt.hist(data, color='red')
plt.show()
density
density 参数可以设置是否将直方图归一化，默认为 False。当 density 为 True 时，直方图的高度表示概率密度；当 density为 False 时，直方图的高度表示样本个数。
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6]
plt.hist(data, density=True)
plt.show()
alpha
alpha 参数可以设置直方图的透明度，默认为 1.0。可以通过修改 alpha 的值来调整直方图的透明度。
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6]
plt.hist(data, alpha=0.5)
plt.show()
结论
通过使用 plt.hist 函数及其常用参数，我们可以方便地绘制直方图，并对数据的分布情况进行可视化。