前言

今天我们学习的是直方图，导入的函数是： plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y)

（一）直方图

（1）说明：

pyplot.``hist(x, bins=None, _density=None,……*_kwargs)

常见的参数属性

具体参考：官网说明文档

属性 说明 类型
x 数据 数值类型
bins 条形数 int
color 颜色 “r”,”g”,”y”,”c”
density 是否以密度的形式显示 bool
range x轴的范围 数值元组（起，终）
bottom y轴的起始位置 数值类型
histtype 线条的类型 “bar”:方形，”barstacked”:柱形,
“step”:”未填充线条”
“stepfilled”:”填充线条”
align 对齐方式 “left”:左，”mid”:中间，”right”:右
orientation orientation “horizontal”:水平，”vertical”:垂直
log 单位是否以科学计术法 bool

（2）源代码：

  1. # 导入模块
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. import numpy as np
  4. # 数据
  5. mu = 100  # 均值
  6. sigma = 20  # 方差
  7. # 2000个数据
  8. x = mu + sigma*np.random.randn(2000)
  9. # 画图 bins:条形的个数， normed：是否标准化
  10. plt.hist(x=x, bins=10)
  11. # 展示
  12. plt.show()

（3）输出效果：

默认：y轴是个数

Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图 - 图1
01.png

改：plt.hist(x=x, bins=10, density=True) y轴是频率

Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图 - 图2
02.png

（二）双直方图

（1）说明：

pyplot.``hist2d(x, y, bins=10, **kwargs)

常见的参数属性

具体参考：官网说明文档

x x坐标
y y坐标
bins 横竖分为几条

（2）源代码：

  1. # 导入模块
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. import numpy as np
  4. # 数据
  5. x = np.random.randn(1000)+2
  6. y = np.random.randn(1000)+3
  7. # 画图
  8. plt.hist2d(x=x, y=y, bins=30)
  9. # 展示
  10. plt.show()

（3）输出效果：

Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图 - 图3
03.png