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python繪制簡單直方圖的方法

更新時間：2022年04月21日 10:21:13 作者：一只會飛的豬?

這篇文章主要為大家詳細介紹了python繪制簡單直方圖的方法，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

直方圖，又稱質(zhì)量分布圖，是一種統(tǒng)計報告圖，由一系列高度不等的縱條或線段表示數(shù)據(jù)分布情況。用橫軸表示數(shù)據(jù)類型，縱軸表示分布情況。直方圖是數(shù)值數(shù)據(jù)分布的精確圖形表示。繪制連續(xù)性的數(shù)據(jù)，展示一組或多組數(shù)據(jù)的分布狀況。

直方圖的繪制和條形圖有些相似，需要把plt.bar()修改成plt.hist()，更改圖形的擬合方式，即可繪制直方圖。例如你獲取到了250部電影的數(shù)量，他們的時長都在80-140分鐘，如何呈現(xiàn)電影的時長分布情況呢？

老規(guī)矩，上代碼：

'''
? ? 組數(shù)=極差/組距
'''
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
import random
?
a = [random.randint(80,140) for i in range(250)]
print(a)
print(max(a)-min(a))
?
# 計算組數(shù)
d = 3 ?# 組距
num_bins = (max(a)-min(a))//d
?
# 設(shè)置圖形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.hist(a, num_bins)
?
# 設(shè)置x軸刻度
plt.xticks(range(min(a), max(a)+d, d))
?
# 設(shè)置網(wǎng)格
plt.grid(alpha=0.4)
plt.show()

運行結(jié)果如下圖：

程序分析：通過隨機數(shù)random.randint()生成250個80-140的隨機整數(shù)，代表250部電影的時長。然后要把時間段分成組，設(shè)置組距d為3，那么(max-min)//d即為分成的組數(shù)，然后通過plt.hist()對組數(shù)和數(shù)據(jù)進行擬合。設(shè)置x刻度時，因為range含頭不含尾，所以最后截止的位置要加一個組距d，才能顯示完全?？梢钥闯?，這個數(shù)字直方圖可以顯示每個電影時長在每個時段占得數(shù)目。那么問題又來了，如果想要知道在每個時段占總時段的比例呢，也就是頻率分布直方圖？

so easy！只需要在plt.hist()里面設(shè)置參數(shù)density=True實現(xiàn)數(shù)量的頻率化，其余不變。

代碼如下：

'''
? ? 組數(shù)=極差/組距
'''
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
import random
?
a = [random.randint(80,140) for i in range(250)]
print(a)
print(max(a)-min(a))
?
# 計算組數(shù)
d = 3 ?# 組數(shù)
num_bins = (max(a)-min(a))//d
?
# 設(shè)置圖形大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.hist(a,num_bins,density=True) ?# 使用density實現(xiàn)頻率化
?
# 設(shè)置x軸刻度
plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))
?
# 設(shè)置網(wǎng)格
plt.grid(alpha=0.4)
plt.show()

運行結(jié)果：

顯而易見，每個時段的數(shù)目變成了總體的占比，也就是頻率，很好的達到了想要的效果。

那如果要自己設(shè)置數(shù)據(jù)自己設(shè)置x軸的距離，對x軸的刻度不均勻劃分呢？

上代碼：

# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
?
interval = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,60,90,150]
width = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,15,30,60]
quantity = [836,2737,3723,3926,3596,1438,3273,642,824,613,215,47]
?
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
?
plt.bar(range(len(quantity)),quantity,width=1)
?
# 設(shè)置x軸刻度
_x = [i-0.5 for i in range(13)]
?
plt.xticks(_x, interval)
?
plt.grid(alpha=0.8)
plt.show()

運行結(jié)果如下圖：