import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
# 讀取Excel數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel("data.xlsx")
data = df["數(shù)值列"].tolist()  # 假設(shè)數(shù)據(jù)列名為"數(shù)值列"
# 計(jì)算直方圖的區(qū)間和頻數(shù)
counts, bins = np.histogram(data, bins=10)  # 分10個(gè)區(qū)間
x_labels = [f"{bins[i]:.1f}-{bins[i+1]:.1f}" for i in range(len(bins)-1)]
# 創(chuàng)建柱狀圖（模擬直方圖）
bar = Bar()
bar.add_xaxis(x_labels)
bar.add_yaxis("頻數(shù)", counts.tolist())
# 配置全局選項(xiàng)
bar.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="數(shù)值分布直方圖"),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="區(qū)間"),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="頻數(shù)"),
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()
)
# 渲染為HTML文件
bar.render("pyecharts_histogram.html")

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取Excel數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel("data.xlsx")
data = df["數(shù)值列"]
# 創(chuàng)建畫(huà)布和坐標(biāo)系
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
# 繪制直方圖
ax.hist(
    data, 
    bins=10,              # 區(qū)間數(shù)量
    color="skyblue",      # 顏色
    edgecolor="black",    # 邊框顏色
    alpha=0.7,            # 透明度
    density=False         # False顯示頻數(shù)，True顯示頻率
)
# 添加標(biāo)題和標(biāo)簽
ax.set_title("數(shù)值分布直方圖", fontsize=14)
ax.set_xlabel("數(shù)值范圍", fontsize=12)
ax.set_ylabel("頻數(shù)", fontsize=12)
ax.grid(axis="y", linestyle="--")  # 顯示橫向網(wǎng)格線
# 顯示圖表
plt.tight_layout()
plt.savefig("matplotlib_histogram.png")
plt.show()

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取Excel數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel("data.xlsx")
data = df["數(shù)值列"]
# 設(shè)置主題
sns.set_theme(style="whitegrid", font="SimHei")  # 中文需指定字體
# 創(chuàng)建直方圖
plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = sns.histplot(
    data,
    bins=10,                # 區(qū)間數(shù)量
    kde=True,               # 顯示核密度曲線
    color="skyblue",        # 顏色
    edgecolor="black",      # 邊框顏色
    stat="count"            # 統(tǒng)計(jì)類型（默認(rèn)count，可選"density"）
)
# 添加標(biāo)題和標(biāo)簽
ax.set_title("數(shù)值分布直方圖（帶核密度估計(jì)）", fontsize=14)
ax.set_xlabel("數(shù)值范圍", fontsize=12)
ax.set_ylabel("頻數(shù)", fontsize=12)
# 顯示圖表
plt.tight_layout()
plt.savefig("seaborn_histogram.png")
plt.show()