Matplotlib.pyplot.hist() у Python
Matplotlib це бібліотека на Python і є чисельно-математичним розширенням для бібліотеки NumPy. Pyplot це інтерфейс на основі стану до модуля Matplotlib, який забезпечує схожий на MATLAB інтерфейс.
Гістограма Matplotlib
Гістограма використовується для представлення даних у вигляді деяких груп. Це точний метод для графічного представлення розподілу числових даних. Це тип стовпчастої діаграми, де вісь X представляє діапазони бінів, а вісь Y дає інформацію про частоту. Бібліотека Matplotlib Python надає нам простий спосіб створення гістограм за допомогою Pyplot.
Matplotlib pyplot.hist() Синтаксис
На Python функція hist(). у pyplot бібліотеки Matplotlib використовується для побудови гістограми.
Синтаксис: matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=Немає, журнал=Хибне, колір=Немає, мітка=Немає, стековане=Хибне, *, дані=Немає, **kwargs)
Параметри: Цей метод приймає такі параметри, описані нижче:
x : цей параметр є послідовністю даних. bins : цей параметр є необов’язковим і містить ціле число, послідовність або рядок. діапазон: цей параметр є необов’язковим параметром, і він є нижнім і верхнім діапазоном бункерів. щільність: цей параметр є необов’язковим і містить логічні значення. weights : цей параметр є необов’язковим і являє собою масив вагових коефіцієнтів такої самої форми, як x. bottom : цей параметр є розташуванням нижньої базової лінії кожного бункера. histtype : цей параметр є необов’язковим і використовується для малювання типу гістограми. {‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’} align : цей параметр є необов’язковим і керує способом побудови гістограми. {'left', 'mid', 'right'} rwidth : Цей параметр є необов’язковим параметром і являє собою відносну ширину смужок як частку журналу ширини ящика : Цей параметр є необов’язковим і використовується для встановити для осі гістограми колір логарифмічної шкали: цей параметр є необов’язковим і є специфікацією кольору або послідовністю специфікацій кольорів, по одній на набір даних. label : цей параметр є необов’язковим і являє собою рядок або послідовність рядків для відповідності декільком наборам даних. normed : цей параметр є необов’язковим і містить логічні значення. Замість нього використовується ключовий аргумент щільності.
Повернення: Це повертає наступне
n : повертає значення бінів гістограми. бункери : повертає краї бункерів. патчі : повертає список окремих патчів, використаних для створення гістограми.
Створіть гістограму в Matplotlib
Використовуючи бібліотеку Matplotlib у Python, ми можемо створювати багато типів гістограм. Давайте розглянемо кілька прикладів, щоб краще зрозуміти функціональність функції hist().
Приклад 1:
У цьому прикладі ми створимо просту гістограму за допомогою функції hist() із параметрами за замовчуванням. Термін «параметри за замовчуванням» означає, що ми передамо дані лише як параметри до функції hist() у Matplotlib, усі інші параметри отримають значення за замовчуванням.
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()> |
Вихід:
Гістограма з hist() із параметрами за замовчуванням
приклад 2:
У цьому прикладі ми створимо гістограму за допомогою функції hist() у Matplotlib і передамо необхідні параметри, такі як контейнери, колір, щільність тощо. Ми також використали функцію pyplot.plot() для побудови пунктирної лінії на графіку.
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()> |
Вихід:
Проста гістограма з використанням функції matplotlib.pyplot.hist().
приклад 3:
У цьому прикладі ми створимо гістограму з різними атрибутами за допомогою функції matplotlib.pyplot.hist(). Ми визначаємо певний набір кольорів для стовпчиків стовпчиків гістограми
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()> |
Вихід:
Гістограма за допомогою функції matplotlib.pyplot.hist().
