Python数据分析--Matplotlib绘图--直方图

Matplotlib中的直方图

直方图简介

直方图代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1)
# 产生30个学生身高数据
hight = np.random.randint(low=140, high=190, size=30)
print("身高数据", hight)

# 绘制直方图 plt.hist

# 参数1：要统计的数据； 参数2：区间信息

# 区间信息有默认值 bins =10  分10组
# bins = [140, 145, 160, 170, 190]
# 除了最后一个 都是前闭后开；最后一组是前闭后闭
# [140,145) [145,160) [160,170) [170,190]

bins = [140, 180, 190]

cnt, bins_info, _ = plt.hist(hight,
                             bins=10,
                             # bins=bins,
                             edgecolor='w'  # 柱子的边缘颜色 白色
                             )
# 直方图的返回值有3部分内容
# 1. 每个区间的数据量
# 2. 区间信息
# 3. 区间内数据数据信息 是个对象 不能直接查看
# print("直方图的返回值", out)

# cnt, bins_info, _ = out


# 修改x轴刻度
plt.xticks(bins_info)

# 增加网格线
# 参数1：b bool类型 是否增加网格线
# 参数 axis 网格线 垂直于 哪个轴
plt.grid(b=True,
         axis='y',
         # axis='both'
         alpha=0.3
         )

# 增加标注信息 plt.text
print("区间信息", bins_info)
print("区间数据量", cnt)

bins_info_v2 = (bins_info[:-1] + bins_info[1:]) / 2
for i, j in zip(bins_info_v2, cnt):
    # print(i, j)
    plt.text(i, j + 0.4, j,
             horizontalalignment='center',  # 水平居中
             verticalalignment='center',  # 垂直居中
             )

# 调整y轴刻度
plt.yticks(np.arange(0, 20, 2))

plt.show()

结果展示

直方图常用参数

柱状图与直方图的区别