Python数据分析与挖掘

2024-07-12 08:59| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. 使用hist绘制频数直方图

在Matplotlib中有一个专门绘制直方图的函数hist()，用来显示一组数据的分布情况。

使用hist()函数，无需对数据进行分拣整理，即可自动生成直方图。使用格式如下：

plt.hist(x, bins) # 参数名基于官方文档声明

参数x：用于绘制直方图的一维数组，列表或者DataFrame的列向量形式。

参数bins：分两种情况：

（1）一个整数，按照数组的最小取值范围（即以数组的最小值和最大值作为区间的两端点）均匀分为若干组。

（2）数字列表，以列表的各个数字作为分组的边界点。

例如，随机生成一个含有1000个元素的服从标准正态分布的数组，绘制直方图，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入图像库 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 plt.figure(figsize=(7,5)) data = np.random.randn(1000) # 1000个服从标准正态分布的随机数 plt.hist(data, 10) # 分成10组，结果如图1 plt.show() # div = [-4, -3.5, -3, ..., 3, 3.5, 4] div = [] x = -4 while x

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