hist函数来创建一个直方图。下面是对各个参数的解释:
x
:要绘制直方图的数据序列。bins
:指定直方图的边界范围和间隔。这里使用range(40, 110, 6)
表示边界从40到110,间隔为6。facecolor
:直方图的填充颜色。alpha
:直方图的透明度。edgecolor
:直方图的边界颜色。density
:是否将直方图的面积标准化为概率密度。x = np.random.randint(0, 10, 100)
# 统计每个元素出现的次数
pd.Series(x).value_counts()
# 直方图
# bins: 组数
plt.hist(x, bins=5)
plt.hist(x, bins=[0, 3, 6, 9, 10])
plt.savefig('images/5-9.png')
df = pd.read_excel('data/plot.xlsx', sheet_name='hist')
x = df['分数']
x.min(), x.max()
# 直方图
# edgecolor: 边缘颜色
plt.hist(x, bins=range(40, 110, 6),
facecolor='b', edgecolor='k', alpha=0.4)
plt.savefig('images/5-10.png')
# plt.show()
# 概率分布
plt.hist(x, bins=range(40, 110, 6), facecolor='b', alpha=0.4,
edgecolor='k', density=True)
plt.show()
boxplot函数来创建一个箱线图。下面是对各个参数的解释:
x
:要绘制箱线图的数据序列,可以是单个序列或多个序列的列表。notch
(可选):是否绘制缺口箱线图。默认为False。sym
(可选):指定异常值的样式。默认为None,表示不绘制异常值。vert
(可选):是否将箱线图垂直显示。默认为True,表示垂直显示。whis
(可选):指定箱线图的须的长度倍数。默认为1.5。patch_artist
(可选):是否为箱线图的盒子和须添加补丁。默认为False。showmeans
(可选):是否显示均值点。默认为False。x = [1, 2, 3, 5, 7, 9, -10]
# 箱型图
plt.boxplot(x)
plt.savefig('images/5-11.png')
plt.show()
x1 = np.random.randint(10, 100, 100)
x2 = np.random.randint(10, 100, 100)
x3 = np.random.randint(10, 100, 100)
plt.boxplot([x1, x2, x3])
plt.savefig('images/5-12.png')
plt.show()
data=np.random.normal(size=(500, 4))
lables = ['A','B','C','D']
# 画图
plt.boxplot(data,
notch=True, # 箱型图样式
sym='go', # 颜色+marker样式
labels=lables # x轴标签
)
plt.savefig('images/5-13.png')
plt.show()