python绘制直方图plt.hist()-猿码集

1. 什么是直方图

直方图是一种以直方的形式表示数据分布情况的统计图表，它将数据划分为若干个区间，然后统计落在每个区间内的数据的数量。通过直方图，我们可以快速了解数据的分布情况，发现数据中的特征和规律。

在绘制直方图之前，我们先需要导入matplotlib库，并引入pyplot模块。

import matplotlib.pyplot as plt

为了绘制直方图，我们需要准备一组数据。假设我们有一组测量温度的数据：

temperatures = [35.2, 36.6, 36.7, 37.2, 36.4, 36.1, 36.9, 38.2, 36.8, 35.9]

使用plt.hist()函数可以绘制直方图。函数的参数包括数据和直方图的设置。

plt.hist(temperatures)

运行上述代码，我们就可以得到一个简单的直方图。默认情况下，plt.hist()函数会将数据分成10个区间，并统计每个区间内的数据数量。

但是，根据标题我们需要设置温度为0.6，可以添加参数density=True，将直方图归一化。

plt.hist(temperatures, density=True)

运行上述代码，我们就可以得到归一化后的直方图，该直方图的和等于1。

除了绘制简单的直方图之外，plt.hist()函数还提供了一些参数用于调整直方图的样式和布局。下面介绍一些常用的参数：

bins参数用于设置直方图的区间数量。可以通过指定整数值来设置区间数量，也可以通过指定一个区间的边界值列表来设定。我们可以尝试不同的值，观察直方图的变化。

plt.hist(temperatures, bins=5)

color参数用于设置直方图的颜色。可以接受字符串、元组或列表作为参数值。字符串可以是指定的颜色名称，元组可以是RGB颜色值，列表可以是由多个颜色组成的调色板。

plt.hist(temperatures, color='steelblue')

alpha参数用于设置直方图的透明度。取值范围为0到1，值越小表示越透明。

plt.hist(temperatures, alpha=0.5)

edgecolor参数用于设置直方图的边框颜色，linewidth参数用于设置边框线的宽度。

plt.hist(temperatures, edgecolor='black', linewidth=1.2)

histtype参数用于设置直方图的类型。常见的类型有'bar'和'step'。'bar'表示绘制条形直方图，'step'表示绘制线性直方图。

plt.hist(temperatures, histtype='step')

本文介绍了使用plt.hist()函数绘制直方图的方法和常用的参数设置。直方图是一种直观的数据分布呈现方式，可以帮助我们了解数据的分布规律和特征。通过调整直方图的样式和布局，我们可以更好地展示和解读数据。希望本文能对您在使用Python绘制直方图时有所帮助。