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這篇文章將為大家詳細講解有關python畫直方圖的方法，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

matplotlib.pyplot直方圖畫起來還是非常方便的，思路還是準備好數據，然后設置參數即可。

直方圖(Histogram)又稱質量分布圖。是一種統計報告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數據分布的情況。 一般用橫軸表示數據類型，縱軸表示分布情況。 

直方圖是數值數據分布的精確圖形表示。 這是一個連續變量（定量變量）的概率分布的估計，并且被卡爾·皮爾遜（Karl Pearson）首先引入。它是一種條形圖。 為了構建直方圖，第一步是將值的范圍分段，即將整個值的范圍分成一系列間隔，然后計算每個間隔中有多少值。 這些值通常被指定為連續的，不重疊的變量間隔。 間隔必須相鄰，并且通常是（但不是必須的）相等的大小。

直方圖是調用的matplotlib.pyplot.hist模塊

matplotlib.pyplot.hist的參數：

matplotlib.pyplot.hist（x，bins = None，range = None，density = None，weights = None，cumulative = False，bottom = None，
histtype =’bar’，align =’mid’，orientation =’vertical’，rwidth = None，log = False，color = None，label = None，
stacked = False，normed = None，hold = None，data = None，** kwargs ）

hist的參數詳解

x ： （n，）數組或序列（n，）數組

輸入值，這需要單個數組或不需要具有相同長度的數組序列

bins ： 整數或序列或’auto’可選,默認是沒有

如果一個整數,bins +1,則計算并返回bin邊緣，與之一致numpy.histogram()

range : 元組或沒有可選的,默認是沒有

箱子的上下范圍。上下異常值將被忽略。如果沒有提供,范圍是(x.min(),x.max())。如果箱子是一個序列沒有影響范圍 
如果指定箱是一個序列或范圍,自動定量是基于指定本范圍而不是x的范圍。

density :可選布爾類型

如果這是真的,返回第一個元素的元組將計數歸一化形成一個概率密度,即。,面積(或積分)根據直方圖將之和為1。這是通過將整個計算
觀測的數量乘以本寬度,而不是除以總數量的觀察。如果堆也是真的,直方圖之和是標準化為1。 
默認是沒有賦范和密度。如果設置,那么將使用這個值。如果沒有設置,那么參數將被視為錯誤的

weights：可選擇相同的數據或者沒有

數組的重量、形狀相同的x。每個值x只貢獻相關重量對箱數(而不是1)。如果賦范或密度是真的,權重歸一化,這樣的積分密度范圍是1。

cumulative:可選布爾類型

如果True，則計算直方圖，其中每個bin給出該bin中的計數加上較小值的所有bin。最后一個bin給出了數據點的總數。如果賦范或密度 
也True然后直方圖歸一化，使得最后倉等于1。如果累計計算結果為小于0（例如，-1），累積的方向被反轉。在這種情況下，如果賦范
和/或密度也是True，則直方圖歸一化，使得第一倉等于1。 
默認是 False

bottom:相同數組，標量或者沒有

每個倉的底部基線的位置。如果是標量，則每個bin的基線移動相同的量。如果是一個數組，每個bin都是獨立移動的，底部的長度必須
與bin的數量相匹配。如果為None，則默認為0。默認是 None

histtype ： {‘bar’，’barstacked’，’step’，’stepfilled’}，可選

要繪制的直方圖的類型 
‘bar’是傳統的條形直方圖。如果給出多個數據，則條并排排列。 
‘barstacked’是一種條形直方圖，其中多個數據堆疊在一起。 
‘step’生成一個默認未填充的線圖。 
‘stepfilled’生成一個默認填充的線圖。 
默認為’bar’

align ： {‘left’，’mid’，’right’}，可選

控制直方圖的繪制方式。 
‘left’：條形圖位于左邊框邊緣的中心。 
‘mid’：條在bin邊緣之間居中。 
‘right’：條形圖位于右側邊框的中心。 
默認為’mid’

orientation ： {‘horizontal’，’vertical’}，可選

如果是’horizontal’，barh將用于條形直方圖，底部 kwarg將用于左邊緣

log ： 布爾值，可選

如果True，直方圖軸將設置為對數刻度。如果 log是True且x是1D數組，則將過濾掉空箱，并且僅 返回非空。(n, bins, patches).
默認是 False

color :顏色

顏色規格或顏色規格序列，每個數據集一個。Default（None）使用標準線顏色序列.默認是 None

實例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(19680801)
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, density=True, facecolor='g', alpha=0.75)

plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()

效果圖：

關于python畫直方圖的方法就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

分享文章：python畫直方圖的方法-創新互聯
新聞來源：http://www.2m8n56k.cn/article0/djpooo.html

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