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  • 函数作用----绘制直方图
  • 函数参数和返回值
  • 代码示例
  • 总结

函数作用----绘制直方图

函数参数和返回值

 n,bins,patches=matplotlib.pyplot.hist(  
    x, bins=10, range=None, normed=False,   
    weights=None, cumulative=False, bottom=None,   
    histtype=u'bar', align=u'mid', orientation=u'vertical',   
    rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False,   
    hold=None, **kwargs)  
'''

参数值：

hist的参数非常多，但常用的有以下6个，只有第一个是必须的，后面5个可选

  • x：作直方图所要用的数据，必须是一维数组。多维数组可以先进行扁平化再作图
  • bins：直方图的柱数，可选项，默认为10
  • normed：是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
  • facecolor：直方图颜色
  • edgecolor：直方图边框颜色
  • alpha：透明度
  • histtype：直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值：

  • n：直方图向量，是否归一化由参数normed设定。当normed取默认值时，n即为直方图各组内元素的数量（各组频数）
  • bins：返回各个bin的区间范围
  • patches：返回每个bin里面包含的数据，是一个list

代码示例

#导入模块
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
#导入数据存放在ndarray中
data = np.loadtxt('eg1d1data.csv',delimiter=',')  

#（1）作直方图
data=np.ravel(data)           #将数组扁平化
#print(data) 
nbins=9  #分组数
nt,bins,patches=plt.hist(data,nbins)    #使用函数画直方图
#nt 返回 每个bin里元素的数量；bins 返回每个bin的区间范围；patches返回每个bin里面包含的数据，是一个list
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#正常显示中文汉字
plt.xlabel("蛋白含量（分组）",fontsize=14)
plt.ylabel("频数",fontsize=14)
plt.title("100名女生测定血清蛋白含量--直方图",fontsize=14)
plt.show()
print(nt,bins,patches)

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持本网站。

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