matplotlib 绘制直方图

直方图是用一系列不等高的长方形来表示数据，宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内数据出现的频数，长方形的高度跟落在间隔内的数据数量成正比，变化的高度形态反映了数据的分布情况。

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 我们一般用到的是 Matplotlib 的 Pyplot 函数集合。

Pyplot 中使用 hist( ) 绘制直方图，并以元组形式返回直方图的计算结果，包括各区间中元素数量，区间的取值范围，以及具体每个区间对象。

x x x：数组或者数组序列（不要求每个数组长度相同），用于存放数据

b i n s bins bins：整数、序列或字符串，整数表示等宽区间的个数（直方图条形个数），自动计算区间范围，序列则表示区间的范围，除了最后一个以外，都是包含左边不包含右边，字符串则表示对应的策略，默认为 hist.bins

r a n g e range range：元组，指定最小值和最大值（直方图数据的上下界），默认包含绘图数据中的最小值和最大值（默认以绘图数据的最小值作为直方图数据的上下界）

n o r m e d normed normed：是否将直方图的频数转化为频率

d e n s i t y density density：布尔值，可选，如果为 True，则返回的是归一化的概率密度，所有区间的概率之和为1

w e i g h t weight weight：类似于数组的值，可选，形状和 x x x 相同，表示每个值对应的权重，默认情况下所有数据的权重相同

c u m u l a t i v e cumulative cumulative：布尔值或 -1，累积求和，表示小于某个数的所有元素个数之和，随着数的增大而不断增大，如果为 -1，则反转方向，表示大于某个数的所有元素个数之和，随着数量增大而不断减小

h i s t t y p e histtype histtype：指定直方图的类型，默认为 bar。bar（多个并列摆放），barstacked（多个堆叠摆放），step（生成对应的折线），stepfilled（填充相关区域）

a l i g n align align：设置条形边界值的对齐方式，默认为 mid，另外还有 left 和 right

r w i d t h rwidth rwidth：设置条形图的宽度

o r i e n t a t i o n orientation orientation：设置直方图的摆放方向，默认为垂直方向。

c o l o r color color：设置直方图的填充色

e d g e c o l o r edgecolor edgecolor：设置直方图边框色

l a b e l label label：设置直方图标签，可以通过 legend 展示其图例

s t a c k e d stacked stacked：当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认水平摆放

这里以我自己正在做的一个问题为示例，至于其他参数，大家不妨自己去尝试使用一下。

绘图数据： 绘图代码：

id_array 最小值：1，最大值：2388，指定了 bins 为 20，则 hist( ) 将 1 到 2388 等距分割为 20 个区间，记录各个区间的频数

此时的区间划分和各区间频数为：

修改部分参数：

修改 bins 参数，自定义划分区间：

修改后的 bins：

此时的区间间隔和频数：