在使用pyplot绘制直方图的时候我发现了一个问题,在给函数.hist()传参的时候,如果传入的组数不是刚刚好(就是说这个组数如果是使用(最大值-最小值)/组距计算出来,而这个数字不是整除得来而是取整得来的话),图像就会产生偏移现象. 看下面这段代码:绘制IMDB排行前1000电影的时长分布直方图 # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd # 数据准备 file_path = "./IMDB-M…

NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示. 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量height对应于频率. numpy.histogram() numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数. bin数组中的连续元素用作每个bin的边界. import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,5…

代码: def drawBar(): xticks = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']#每个柱的下标说明 gradeGroup = {'A':200,'B':250,'C':330,'D':400,'E':500}#用于画图的频率数据 #创建柱状图 #第一个参数为柱的横坐标 #第二个参数为柱的高度 #参数align为柱的对齐方式,以第一个参数为参考标准 plt.bar(range(5), [gradeGroup.get(xtick, 0) for xtick in xtick…

使用hist方法来绘制直方图:     绘制直方图,最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins,另外你也可以设置一些颜色.类型参数: plt.hist(np.random.randn(1000), bins=30,normed=True, alpha=0.5, histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none') histtype直方图的类型,可以是'bar'. 'barstacked'.'step'和'stepfi…

使用 Matplotlib Matplotlib 中有直方图绘制函数:matplotlib.pyplot.hist()它可以直接统计并绘制直方图.你应该使用函数 calcHist() 或 np.histogram()统计直方图. 1 使用pyplot.hist() 显示灰度图像直方图,代码如下: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread() plt.hist(img.ra…

  # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a=[131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124, 101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115, 9…

利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib.pyplot as plt​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​df = pd.read_excel('qua…

1 绘制直方图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib def hist1(): # 设置matplotlib正常显示中文和负号 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用黑体显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号 data = np.rand…

使用matplotlib绘制图像 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator import numpy as np import seaborn as sns #描绘曲线图,可以对通过np.percentile获得数据的百分位 def draw_percentile(x,y): a=np.arange(0,1000) #获得a中91%分位的数值 t=np.percentile(a,91…

matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,具体使用可以参考官方帮助文档.下面是一个很基本的例子: """ A simple example of an animated plot """ import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation # First set up the figure, the ax…