matplotlib中plt.hist()参数解释及应用实例

下面是“matplotlib中plt.hist()参数解释及应用实例”的完整攻略。

1. plt.hist()是什么？

plt.hist() 是 matplotlib 库中的一个函数，用来绘制直方图。直方图是一种常见的数据可视化方法，它可以清楚地展示数据的分布情况。通过直方图，可以快速发现数据的集中区间、偏移程度以及异常值等特征。

2. plt.hist()的参数解释

plt.hist()函数有以下主要参数：

• x：需要绘制直方图的数据集；
• bins: 直方图的柱子数量，可以是一个整数，代表分成多少个柱子，也可以是一个列表，代表每个区间的起始值；
• density：是否对直方图进行归一化，默认为False，设置为True时代表归一化处理；
• cumulative：是否绘制累计直方图，默认为False，设置为True时代表绘制累计直方图；
• color：绘制的直方图的颜色；
• histtype：绘制的直方图类型，可以选择“bar”、“barstacked”、“step”、“stepfilled”等；
• orientation：绘制的直方图方向，“horizontal”代表水平方向，“vertical”代表竖直方向；
• range：绘制的数据范围，可以是一个元组，代表绘制的数据的区间范围。

3. plt.hist()应用实例

下面，我们来看两个 plt.hist() 应用实例。

3.1 绘制简单的直方图

首先，我们来看一个简单的例子，展示如何使用 plt.hist() 绘制一个简单的直方图，例如展示一个生成的随机数据的频率情况。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数
x = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(x, bins=50, color='c', alpha=0.5)
# 添加坐标轴标签和标题
plt.xlabel('X values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of X')
# 显示图形
plt.show()

上述代码生成了一个包含50个柱子的直方图，将图像保持为颜色为‘c’的填充度为0.5的透明度。从图表可以看出，数据集的大部分值都集中在均值附近，而且分布近似于正态分布。

3.2 绘制多重直方图

可以使用plt.hist()函数绘制多重直方图，以便比较两个不同数据集之间的分布差异。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成两个随机数
x1 = np.random.randn(1000)
x2 = np.random.randn(1000) + 1
# 绘制直方图
plt.hist([x1,x2], bins=50, color=['c','r'], alpha=0.5, label=['x1','x2'])
# 添加坐标轴标签和标题
plt.xlabel('X values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of X1 and X2')
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()

上述代码生成了一个包含两个数据集的直方图，每个数据集有50个柱子，用不同的颜色表示并具有透明度等级，这样我们可以从两个数据集之间的分布情况中观察到显著的差异。

4. 总结

以上就是关于 “matplotlib中plt.hist()参数解释及应用实例” 的完整攻略，plt.hist() 函数在数据可视化中拥有极高灵活性和强大的功能，可以帮助我们观察数据的分布情况，全面了解数据的本质，是数据分析中不可缺少的工具之一。如果您想深入了解该函数的其他参数和使用方式，可以查看相关的官方文档。