关于python中plt.hist参数的使用详解
如下所示:
matplotlib.pyplot.hist( x,bins=10,range=None,normed=False, weights=None,cumulative=False,bottom=None, histtype=u'bar',align=u'mid',orientation=u'vertical', rwidth=None,log=False,color=None,label=None,stacked=False, hold=None,**kwargs)
x:(n,)arrayorsequenceof(n,)arrays
这个参数是指定每个bin(箱子)分布的数据,对应x轴
bins:integerorarray_like,optional
这个参数指定bin(箱子)的个数,也就是总共有几条条状图
normed:boolean,optional
IfTrue,thefirstelementofthereturntuplewillbethecountsnormalizedtoformaprobabilitydensity,i.e.,n/(len(x)`dbin)
这个参数指定密度,也就是每个条状图的占比例比,默认为1
color:colororarray_likeofcolorsorNone,optional
这个指定条状图的颜色
我们绘制一个10000个数据的分布条状图,共50份,以统计10000分的分布情况
""" Demoofthehistogram(hist)functionwithafewfeatures. Inadditiontothebasichistogram,thisdemoshowsafewoptionalfeatures: *Settingthenumberofdatabins *The``normed``flag,whichnormalizesbinheightssothattheintegralof thehistogramis1.Theresultinghistogramisaprobabilitydensity. *Settingthefacecolorofthebars *Settingtheopacity(alphavalue). """ importnumpyasnp importmatplotlib.mlabasmlab importmatplotlib.pyplotasplt #exampledata mu=100#meanofdistribution sigma=15#standarddeviationofdistribution x=mu+sigma*np.random.randn(10000) num_bins=50 #thehistogramofthedata n,bins,patches=plt.hist(x,num_bins,normed=1,facecolor='blue',alpha=0.5) #adda'bestfit'line y=mlab.normpdf(bins,mu,sigma) plt.plot(bins,y,'r--') plt.xlabel('Smarts') plt.ylabel('Probability') plt.title(r'HistogramofIQ:$\mu=100$,$\sigma=15$') #Tweakspacingtopreventclippingofylabel plt.subplots_adjust(left=0.15) plt.show()
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