Matplotlib.pyplot.hist() programmā Python
Matplotlib ir Python bibliotēka, un tas ir NumPy bibliotēkas skaitliski matemātisks paplašinājums. Pyplot ir uz stāvokli balstīta saskarne Matplotlib modulim, kas nodrošina MATLAB līdzīgu saskarni.
Matplotlib histogramma
Histogrammu izmanto, lai attēlotu datus, kas sniegti dažu grupu veidā. Tā ir precīza metode skaitlisko datu sadalījuma grafiskai attēlošanai. Tas ir joslu diagrammas veids, kurā X ass apzīmē bin diapazonus, bet Y ass sniedz informāciju par frekvenci. Python Matplotlib bibliotēka sniedz mums vienkāršu veidu, kā izveidot histogrammas, izmantojot Pyplot.
Matplotlib pyplot.hist() Sintakse
Python valodā hist() funkcija Matplotlib bibliotēkas pyplot tiek izmantots histogrammas attēlošanai.
Sintakse: matplotlib.pyplot.hist(x, bins=nav, diapazons=nav, blīvums=false, weights=nav, kumulatīvs=false, bottom=nav, histtype='bar', align='mid', orientation='vertikāls', rwidth=Nav, log=false, color=nav, label=nav, stacked=false, *, data=nav, **kwargs)
Parametri: Šī metode pieņem šādus tālāk aprakstītos parametrus.
x : Šis parametrs ir datu secība. bins : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tajā ir vesels skaitlis, secība vai virkne. diapazons: šis parametrs ir izvēles parametrs, un tas ir tvertņu apakšējais un augšējais diapazons. blīvums : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tas satur Būla vērtības. Svari : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tas ir svaru masīvs, kura forma ir tāda pati kā x. apakšā : šis parametrs ir katras tvertnes apakšējās bāzes līnijas atrašanās vieta. histtype : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un to izmanto histogrammas veida zīmēšanai. {’bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’} align : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tas kontrolē histogrammas attēlojumu. {'left', 'mid', 'right'} rwidth : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tas ir joslu relatīvais platums kā daļa no tvertnes platuma žurnāla : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un to izmanto, lai iestatiet histogrammas asi uz žurnāla mēroga krāsu : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tas ir krāsu specifikācija vai krāsu specifikāciju secība, viena katrai datu kopai. etiķete : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tā ir virkne vai virkņu secība, kas atbilst vairākām datu kopām. normed : šis parametrs ir neobligāts parametrs, un tajā ir ietvertas Būla vērtības. Tā vietā tiek izmantots blīvuma atslēgvārda arguments.
Atgriež: Tas atgriež tālāk norādīto
n : atgriež histogrammas tvertņu vērtības. tvertnes: atgriež tvertņu malas. ielāpi : atgriež histogrammas izveidošanai izmantoto atsevišķu ielāpu sarakstu.
Izveidojiet histogrammu programmā Matplotlib
Izmantojot Python bibliotēku Matplotlib, mēs varam izveidot dažāda veida histogrammas. Apskatīsim dažus piemērus, lai labāk izprastu funkcijas hist () funkcionalitāti.
1. piemērs:
Šajā piemērā mēs izveidosim vienkāršu histogrammu, izmantojot funkciju hist() ar noklusējuma parametriem. Termins “noklusējuma parametri” nozīmē, ka mēs tikai nosūtīsim datus kā parametrus funkcijai hist() programmā Matplotlib, visi pārējie parametri iegūs noklusējuma vērtību.
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()> |
Izvade:
Histogramma ar hist() ar noklusējuma parametriem
2. piemērs:
Šajā piemērā mēs izveidosim histogrammu, izmantojot Matplotlib funkciju hist(), un nodosim nepieciešamos parametrus, piemēram, tvertnes, krāsu, blīvumu utt. Mēs izmantojām arī funkciju pyplot.plot(), lai grafikā attēlotu pārtrauktu līniju.
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()> |
Izvade:
Vienkārša histogramma, izmantojot funkciju matplotlib.pyplot.hist().
3. piemērs:
Šajā piemērā mēs izveidosim histogrammu ar dažādiem atribūtiem, izmantojot funkciju matplotlib.pyplot.hist(). Mēs definējam konkrētu krāsu kopu histogrammas joslu joslām
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()> |
Izvade:
Histogramma, kurā izmantota funkcija matplotlib.pyplot.hist().
