Python绘图中的hist函数——详解及应用实例
编辑：本站更新：2024-05-16 02:37:43人气：8653
在Python的数据可视化领域中，matplotlib库是一个功能强大的工具箱。其中的`plt.hist()`函数是进行直方图绘制的关键手段之一，它能够直观地展示数据分布情况，在数据分析和机器学习项目中有广泛的应用。
**一、`plt.hist()`函数详解**
首先让我们深入理解一下`numpy.histogram()`或者其简化的接口 `pyplot.hist()（即 plt.hist）`的功能特性：
np.histogram(data, bins=10, range=None, density=False, weights=None, ... )
- **data**: 这个参数接受一个数组或列表形式的一维数据集，它是构建直方图的基础，代表了我们要分析的具体数值集合。
- **bins**: 直方图的“bin”或者说柱子的数量或者是定义每个柱子边界的序列，默认为10，决定了将连续变量分割成多少份以形成离散区间。
- **range**: 可选参数，用于设定值域范围，如 `(min_value,max_value)` ，若不指定，则会自动计算最合适的取值范围来覆盖所有输入数据点。
- **density**: 如果设置为True，则表示的是概率密度而非频数，此时各个 bin 的高度总和应约为 1。
- **weights**: 提供了一个权重向量，使得各观测值得到不同的相对重要性，并据此调整对应bin的高度。
通过调用上述命令后，该函数返回两个结果：第一个是对每个性质区间的计数(等价于频率)，第二个则是这些性质区间的边界位置。
**二、应用实例解析**
假设我们有一组随机生成的标准正态分布样本数据，我们可以利用`plt.hist()`来进行统计并画出对应的直方图:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机产生标准正太分布样例数据
normal_data = np.random.normal(size=1000)
# 绘制直方图
plt.hist(normal_data, bins='auto', alpha=0.5, rwidth=0.8)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
在此代码段中，“bins='auto'"意味着让Matplotlib自适应选择最优数量的分桶；"alpha=0.5"用来控制透明度以便重叠部分可以清晰可见；而'rwidth'则指定了每个条形宽度占所在区间的比例。
此外，如果我们想显示累积分布曲线（CDF），可以通过normalize=True实现：
plt.hist(normal_data, cumulative=True, histtype="step", normed=True)
这里cumulative 参数设为了 True 表示累加次数得到累计分布图，normed 设定为 True 后，纵坐标变为概率而不是原始的频次。
总结来说，《Python》中的`plt.hist()`函数为我们提供了灵活且实用的方法去描绘数据的分布特征，无论是基本的单变量观察还是复杂的多维度对比分析，都能借助这一强大工具有效地洞察隐藏在大量数字背后的趋势与模式。
**一、`plt.hist()`函数详解**
首先让我们深入理解一下`numpy.histogram()`或者其简化的接口 `pyplot.hist()（即 plt.hist）`的功能特性：
python
np.histogram(data, bins=10, range=None, density=False, weights=None, ... )
- **data**: 这个参数接受一个数组或列表形式的一维数据集，它是构建直方图的基础，代表了我们要分析的具体数值集合。
- **bins**: 直方图的“bin”或者说柱子的数量或者是定义每个柱子边界的序列，默认为10，决定了将连续变量分割成多少份以形成离散区间。
- **range**: 可选参数，用于设定值域范围，如 `(min_value,max_value)` ，若不指定，则会自动计算最合适的取值范围来覆盖所有输入数据点。
- **density**: 如果设置为True，则表示的是概率密度而非频数，此时各个 bin 的高度总和应约为 1。
- **weights**: 提供了一个权重向量，使得各观测值得到不同的相对重要性，并据此调整对应bin的高度。
通过调用上述命令后，该函数返回两个结果：第一个是对每个性质区间的计数(等价于频率)，第二个则是这些性质区间的边界位置。
**二、应用实例解析**
假设我们有一组随机生成的标准正态分布样本数据，我们可以利用`plt.hist()`来进行统计并画出对应的直方图:
python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机产生标准正太分布样例数据
normal_data = np.random.normal(size=1000)
# 绘制直方图
plt.hist(normal_data, bins='auto', alpha=0.5, rwidth=0.8)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图形
plt.show()
在此代码段中，“bins='auto'"意味着让Matplotlib自适应选择最优数量的分桶；"alpha=0.5"用来控制透明度以便重叠部分可以清晰可见；而'rwidth'则指定了每个条形宽度占所在区间的比例。
此外，如果我们想显示累积分布曲线（CDF），可以通过normalize=True实现：
python
plt.hist(normal_data, cumulative=True, histtype="step", normed=True)
这里cumulative 参数设为了 True 表示累加次数得到累计分布图，normed 设定为 True 后，纵坐标变为概率而不是原始的频次。
总结来说，《Python》中的`plt.hist()`函数为我们提供了灵活且实用的方法去描绘数据的分布特征，无论是基本的单变量观察还是复杂的多维度对比分析，都能借助这一强大工具有效地洞察隐藏在大量数字背后的趋势与模式。
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