Matplotlib.pyplot.hist() en Python
Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión numérico-matemática de la biblioteca NumPy. Trazado de datos es una interfaz basada en estado para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB.
Histograma de Matplotlib
Se utiliza un histograma para representar datos proporcionados en forma de algunos grupos. Es un método preciso para la representación gráfica de la distribución de datos numéricos. Es un tipo de gráfico de barras donde el eje X representa los rangos de contenedores mientras que el eje Y brinda información sobre la frecuencia. La biblioteca Matplotlib de Python nos proporciona una manera sencilla de crear histogramas usando Pyplot.
Matplotlib pyplot.hist() Sintaxis
En pitón función hist() en el pyplot de la biblioteca Matplotlib se utiliza para trazar un histograma.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.hist(x, bins=Ninguno, rango=Ninguno, densidad=Falso, pesos=Ninguno, acumulativo=Falso, abajo=Ninguno, histtype='bar', align='mid', orientación='vertical', rwidth=Ninguno, log=Falso, color=Ninguno, etiqueta=Ninguno, apilado=Falso, *, datos=Ninguno, **kwargs)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
x: este parámetro es la secuencia de datos. bins: este parámetro es un parámetro opcional y contiene el número entero, la secuencia o la cadena. rango: este parámetro es un parámetro opcional y es el rango inferior y superior de los contenedores. densidad: este parámetro es un parámetro opcional y contiene los valores booleanos. pesos: este parámetro es un parámetro opcional y es una matriz de pesos, de la misma forma que x. inferior: este parámetro es la ubicación de la línea base inferior de cada contenedor. histtype: este parámetro es opcional y se utiliza para dibujar el tipo de histograma. {'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'} align: este parámetro es opcional y controla cómo se traza el histograma. {'left', 'mid', 'right'} rwidth: este parámetro es un parámetro opcional y es un ancho relativo de las barras como una fracción del ancho del contenedor log: este parámetro es un parámetro opcional y se utiliza para establezca el eje del histograma en un color de escala logarítmica: este parámetro es un parámetro opcional y es una especificación de color o una secuencia de especificaciones de color, una por conjunto de datos. etiqueta: este parámetro es un parámetro opcional y es una cadena o secuencia de cadenas para coincidir con múltiples conjuntos de datos. normed: este parámetro es un parámetro opcional y contiene los valores booleanos. En su lugar, utiliza el argumento de la palabra clave de densidad.
Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente
n: Esto devuelve los valores de los contenedores del histograma. bins: esto devuelve los bordes de los contenedores. parches: esto devuelve la lista de parches individuales utilizados para crear el histograma.
Crear un histograma en Matplotlib
Usando la biblioteca Matplotlib en Python, podemos crear muchos tipos de histogramas. Veamos algunos ejemplos para comprender mejor la funcionalidad de la función hist().
Ejemplo 1:
En este ejemplo, crearemos un histograma simple usando la función hist() con los parámetros predeterminados. El término 'parámetros predeterminados' significa que solo pasaremos los datos como parámetros a la función hist() en Matplotlib, todos los demás parámetros obtendrán un valor predeterminado.
Python3
# import module> import> matplotlib.pyplot as plt> # create data> data> => [> 32> ,> 96> ,> 45> ,> 67> ,> 76> ,> 28> ,> 79> ,> 62> ,> 43> ,> 81> ,> 70> ,> > 61> ,> 95> ,> 44> ,> 60> ,> 69> ,> 71> ,> 23> ,> 69> ,> 54> ,> 76> ,> 67> ,> > 82> ,> 97> ,> 26> ,> 34> ,> 18> ,> 16> ,> 59> ,> 88> ,> 29> ,> 30> ,> 66> ,> > 23> ,> 65> ,> 72> ,> 20> ,> 78> ,> 49> ,> 73> ,> 62> ,> 87> ,> 37> ,> 68> ,> > 81> ,> 80> ,> 77> ,> 92> ,> 81> ,> 52> ,> 43> ,> 68> ,> 71> ,> 86> ]> # create histogram> plt.hist(data)> # display histogram> plt.show()> |
Producción:
Histograma con hist() con parámetros predeterminados
Ejemplo 2:
En este ejemplo, crearemos un histograma usando la función hist() en Matplotlib y pasaremos los parámetros necesarios como contenedores, color, densidad, etc. También usamos la función pyplot.plot() para trazar una línea discontinua en el gráfico.
Python3
# Implementation of matplotlib function> import> matplotlib> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> > np.random.seed(> 10> *> *> 7> )> mu> => 121> sigma> => 21> x> => mu> +> sigma> *> np.random.randn(> 1000> )> > num_bins> => 100> > n, bins, patches> => plt.hist(x, num_bins,> > density> => 1> ,> > color> => 'green'> ,> > alpha> => 0.7> )> > y> => ((> 1> /> (np.sqrt(> 2> *> np.pi)> *> sigma))> *> > np.exp(> -> 0.5> *> (> 1> /> sigma> *> (bins> -> mu))> *> *> 2> ))> plt.plot(bins, y,> '--'> , color> => 'black'> )> plt.xlabel(> 'X-Axis'> )> plt.ylabel(> 'Y-Axis'> )> plt.title(> 'matplotlib.pyplot.hist() function Example
'> ,> > fontweight> => 'bold'> )> plt.show()> |
Producción:
Un histograma simple usando la función matplotlib.pyplot.hist()
Ejemplo 3:
En este ejemplo, crearemos un histograma con diferentes atributos usando la función matplotlib.pyplot.hist(). Definimos un conjunto específico de colores para las barras del histograma.
Python3
# Implementation of matplotlib function> import> matplotlib> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> > np.random.seed(> 10> *> *> 7> )> n_bins> => 20> x> => np.random.randn(> 10000> ,> 3> )> > colors> => [> 'green'> ,> 'blue'> ,> 'lime'> ]> plt.hist(x, n_bins, density> => True> ,> > histtype> => 'bar'> ,> > color> => colors,> > label> => colors)> plt.legend(prop> => {> 'size'> :> 10> })> plt.title(> 'matplotlib.pyplot.hist() function Example
'> ,> > fontweight> => 'bold'> )> plt.show()> |
Producción:
Un histograma usando la función matplotlib.pyplot.hist()
