目录

前言

今天我们学习的是直方图,导入的函数是:

plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y)

(一)直方图

(1)说明:

pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,……kwargs*)

常见的参数属性

具体参考:官网说明文档

属性 说明 类型
x 数据 数值类型
bins 条形数 int
color 颜色 "r","g","y","c"
density 是否以密度的形式显示 bool
range x轴的范围 数值元组(起,终)
bottom y轴的起始位置 数值类型
histtype 线条的类型 "bar":方形,"barstacked":柱形,
"step":"未填充线条"
"stepfilled":"填充线条"
align 对齐方式 "left":左,"mid":中间,"right":右
orientation orientation "horizontal":水平,"vertical":垂直
log 单位是否以科学计术法 bool

(2)源代码:

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np # 数据
mu = 100 # 均值
sigma = 20 # 方差
# 2000个数据
x = mu + sigma*np.random.randn(2000) # 画图 bins:条形的个数, normed:是否标准化
plt.hist(x=x, bins=10) # 展示
plt.show()

(3)输出效果:

默认:y轴是个数

改:plt.hist(x=x, bins=10, density=True)

y轴是频率

(二)双直方图

(1)说明:

pyplot.``hist2d(x, y, bins=10, **kwargs)

常见的参数属性

具体参考:官网说明文档

x x坐标
y y坐标
bins 横竖分为几条

(2)源代码:

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np # 数据
x = np.random.randn(1000)+2
y = np.random.randn(1000)+3 # 画图
plt.hist2d(x=x, y=y, bins=30) # 展示
plt.show()

(3)输出效果:

作者:Mark

日期:2019/02/13 周三

4.6Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图的更多相关文章

  1. 5.6Python数据处理篇之Sympy系列(六)---矩阵的操作

    目录 目录 前言 (一)矩阵的创建-Matrix() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)常用的构造矩阵 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)基本操作 1.说明: 2.源代码: 3.输 ...

  2. 3.6Python数据处理篇之Numpy系列(六)---Numpy随机函数

    目录 目录 前言 (一)基础的随机函数 (二)轴的随机函数 (三)概率的随机函数 目录 前言 前一段日子学了numpy,觉得无趣,没有学完,不过后来看了看matplotlib,sympy等库时,频频用 ...

  3. 4.11Python数据处理篇之Matplotlib系列(十一)---图例,网格,背景的设置

    目录 目录 前言 (一)图例legend 1.默认不带参数的图例 2.添加参数的图例 3.将图例移动到框外 (二)网格grid 1.说明 2.源代码: 3.输出效果 (三)背景axses 1.设置全局 ...

  4. 4.10Python数据处理篇之Matplotlib系列(十)---文本的显示

    目录 目录 前言 (一)中文显示 ==1.全局的设置== ==2.局部的设置== (二)文本显示 目录 前言 今天我们来学习一下文本的显示 (一)中文显示 ==1.全局的设置== (1)说明: 在ma ...

  5. 4.9Python数据处理篇之Matplotlib系列(九)---子图分布

    目录 目录 前言 (一)subplot()方法 ==1.语法说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (二)subplot2grid方法 ==1.语法说明== ==2.源代码== ==3.展 ...

  6. 4.5Python数据处理篇之Matplotlib系列(五)---plt.pie()饼状图

    目录 目录 前言 (一)简单的饼状图 (二)添加阴影和突出部分 (三)显示图例和数据标签: 目录 前言 饼状图需要导入的是: plt.pie(x, labels= ) (一)简单的饼状图 (1)说明: ...

  7. 4.2Python数据处理篇之Matplotlib系列(二)---plt.scatter()散点图

    目录 目录 前言 (一)散点图的基础知识 (二)相关性的举例 ==1.正相关== ==1.负相关== ==1.不相关== (三)实战项目以一股票的分析 目录 前言 散点图是用于观测数据的相关性的,有正 ...

  8. 4.3Python数据处理篇之Matplotlib系列(三)---plt.plot()折线图

    目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示 ...

  9. 4.14Python数据处理篇之Matplotlib系列(十四)---动态图的绘制

    目录 目录 前言 (一)需求分析 (二)随机数的动态图 1.思路分析: 2.源代码: 2.输出效果: 目录 前言 学习matplotlib已经到了尾声,没有必要再继续深究下去了,现今只是学了一些基础的 ...

随机推荐

  1. wap开发中的cookie

    安卓和ios的wap开发,安卓中的cookie可以识别中文,但是ios不能识别,需要转码成通用码(UNICODE),解决办法:直接转成16进制码, escape('测试文字') 友情链接:http:/ ...

  2. MySQL中间件之ProxySQL(13):ProxySQL集群

    返回ProxySQL系列文章:http://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/7586194.html ProxySQL有原生的集群功能,但是这个原生的集群功能还正在试验阶段 ...

  3. Perl使用模块和@INC

    use加载模块 安装模块后,都会有对应的文档,可以通过perldoc MODULE_NAME来获取模块的使用帮助. 例如:获取File::Utils的使用帮助. perldoc File::Utils ...

  4. json数据格式说明

    格式说明 json文件由对象(集合).数组.key/value元素组成,可以相互嵌套. 使用大括号包围的是对象,使用中括号包围的是数组,冒号分隔的是元素. 元素的key只能是字符串. 元素的value ...

  5. spark集群的简单测试和基础命令的使用

    写此篇文章之前,已经搭建好spark集群并测试成功: spark集群搭建文章链接:http://www.cnblogs.com/mmzs/p/8193707.html 一.启动环境 由于每次都要启动, ...

  6. Docker在Linux上运行NetCore系列(一)配置运行DotNetCore控制台

    转发请注明此文章作者与路径,请尊重原著,违者必究. 系列文章:https://www.cnblogs.com/alunchen/p/10121379.html 本篇文章操作系统信息 Linux:ubu ...

  7. JQuery官方学习资料(译):$ vs $()

    直到现在,我们一直是通过一个jQuery对象来调用函数的,例如: $( "h1" ).remove();      大多数jQuery函数是通过jQuery对象调用的,这是$.fn ...

  8. Linux-cut命令(22)

    cut剪切命令cut命令通常用来对某个文本文件进行解析,擅长处理以一个字符间隔的文本内容 -b :以字节(bytes)为单位进行分割.这些字节位置将忽略多字节字符边界,除非也指定了 -n 标志. -c ...

  9. MSQL基本增删改语句汇总练习

    删除约束注意: 网上说是 ALTER TABLE 表名 DROP CONSTRAINT 约束名; 这里的CONSTRAINT 是指primary key,foreign key,unique,等实际的 ...

  10. JavaScript 笔记(二) 正则表达式

    正则表达式 Regular Expression (regex regexp re) str.search(正则表达式) 检索str字符串 返回子串起始位置 str.replace(正则表达式,'要替 ...