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. MySQL中间件之ProxySQL(7):详述ProxySQL的路由规则

    返回ProxySQL系列文章:http://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/7586194.html 1.关于ProxySQL路由的简述 当ProxySQL收到前端app发 ...

  2. Perl模块管理

    Perl模块管理 perl有自带的模块,还有第三方模块.自带的模块是随perl安装而安装好的,第三方模块需要从CPAN(Comprehensive Perl Archive Network)上下载并安 ...

  3. Runtime详解(下)

    Runtime应用 1.Runtime 交换方法 应用场景:当第三方框架或者系统原生方法功能不能满足我们的时候,我们可以在保持系统原有功能的基础上,添加额外的功能. 需求:加载一张图片直接用系统的[U ...

  4. 第一册:lesson seventy seven。

    原文:terrible toothache. Good morning Mr.Croft. Good morning nurse. I want to see the dentist,please. ...

  5. RNN-LSTM入门

    RNN-LSTM入门 Last Edited: Dec 02, 2018 10:20 PM Tags: 机器学习,论文阅读 RNN-Recurrent Neural Network 概念: 序列数据: ...

  6. C#开源框架(转载)

    Json.NET http://json.codeplex.com/ Json.Net 是一个读写Json效率比较高的.Net框架.Json.Net 使得在.Net环境下使用Json更加简单.通过Li ...

  7. 怎么打开在.bashrc文件以及设置颜色

    打开/etc/bashrc,加入如下一行:   alias ls="ls --color"   下次启动bash时就可以像在Slackware里那样显示彩色的目录列表了,其中不同颜 ...

  8. Laravel 系列入门教程(四)【最适合中国人的 Laravel 教程】

    本篇文章中,我将跟大家一起实现 Article 的新增.编辑和删除功能,仔细解读每一段代码,相信本篇文章看完,你就能够 get Laravel 使用之道. RESTful 资源控制器 资源控制器是 L ...

  9. Markdown简单上手

    标题 # +内容 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 字体 1. 加粗(Ctrl+B) **加粗** 2. 斜体(Ctrl+I) *斜体* 3. 斜体加粗(Ctrl+B+I) ...

  10. 在php中使用对称加密DES3,开发银行卡绑定,实名验证……

    对称加密:对称加密是一种数据加密算法,对一组数据的加密和解密都使用一样的密钥(key),可以有效保护金融数据,常见的对称加密有DES,3DES,AES.RC2.RC4.RC5. DES3: 对DES算 ...