Python繪制直方圖的示例代碼

更新時間：2023年07月11日 08:59:33 作者：微小冷

本文主要介紹了如何使用Python繪制直方圖，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

初步

對于大量樣本來說，如果想快速獲知其分布特征，最方便的可視化方案就是直方圖，即統(tǒng)計落入不同區(qū)間中的樣本個數(shù)。

以正態(tài)分布為例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xs = np.random.normal(0, 1, size=(5000))
fig = plt.figure()
for i,b in enumerate([10, 50, 100, 200],1):
    ax = fig.add_subplot(2,2,i)
    plt.hist(xs, bins=b)
plt.show()

其中bins參數(shù)用于調控區(qū)間個數(shù)，出圖結果如下

參數(shù)

直方圖函數(shù)的定義如下

hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs)

除了x和bins之外，其他參數(shù)含義為

range 繪圖區(qū)間，默認將樣本所有范圍納入其中
density 為True時，縱坐標單位是占比
weights 與x個數(shù)相同，表示每個值所占權重
cumulative 為True時，將采取累加模式
bottom y軸起點，有了這個，可以對直方圖進行堆疊
histtype 繪圖類型
align 對其方式，可選left, mid, right三種，代表左中右
oritentation 繪制方向，可選vertical和horizontal兩種
rwitdth 數(shù)據(jù)條寬度
log 為True時，開啟對數(shù)坐標
color, label 顏色，標簽
stacked

繪圖類型

histtype共有4個選項，分別是bar, barstacked, step以及stepfilled，其中barstacked表示堆疊，下面對另外三種參數(shù)進行演示

types = ['bar', 'step', 'stepfilled']
fig = plt.figure()
for i,t in enumerate(types,1):
    ax = fig.add_subplot(1,3,i)
    plt.hist(xs, bins=50, histtype=t, rwidth=0.5)
plt.show()

效果如下

堆疊直方圖，就是把多個直方圖疊在一起

bins = [10, 30, 100]
ws = [1, 0.7, 0.5]
for b,w in zip(bins, ws):
    print(b,w)
    plt.hist(xs, bins=b, density=True, 
        histtype='barstacked', rwidth = w, alpha=w)
plt.show()

效果如下

多組數(shù)據(jù)直方圖對比

直方圖中設置了rwidth選項，這意味著可以通過合理安排數(shù)據(jù)條寬度，以實現(xiàn)多組數(shù)據(jù)直方圖在一個圖像中更加

N = 10000
labels = ["norm", "power", "poisson"]
data = np.array([
    np.random.normal(0, 1, size=N)**2,
    np.random.power(5, size=N),
    np.random.uniform(0, 1, size=N)
]).T
plt.hist(data, 50, density=True, range=(0,1), label=labels)
plt.legend()
plt.show()

其中，data為3組統(tǒng)計數(shù)據(jù)，hist函數(shù)會自行規(guī)劃畫布，效果如下