直方圖，又稱質(zhì)量分布圖，是一種統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，由一系列高度不等的縱條或線段表示數(shù)據(jù)分布情況。用橫軸表示數(shù)據(jù)類型，縱軸表示分布情況。直方圖是數(shù)值數(shù)據(jù)分布的精確圖形表示。繪制連續(xù)性的數(shù)據(jù)，展示一組或多組數(shù)據(jù)的分布狀況。

直方圖的繪制和條形圖有些相似，需要把plt.bar()修改成plt.hist()，更改圖形的擬合方式，即可繪制直方圖。例如你獲取到了250部電影的數(shù)量，他們的時(shí)長都在80-140分鐘，如何呈現(xiàn)電影的時(shí)長分布情況呢？

老規(guī)矩，上代碼：

'''
? ? 組數(shù)=極差/組距
'''
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
import random
?
a = [random.randint(80,140) for i in range(250)]
print(a)
print(max(a)-min(a))
?
# 計(jì)算組數(shù)
d = 3 ?# 組距
num_bins = (max(a)-min(a))//d
?
# 設(shè)置圖形大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.hist(a, num_bins)
?
# 設(shè)置x軸刻度
plt.xticks(range(min(a), max(a)+d, d))
?
# 設(shè)置網(wǎng)格
plt.grid(alpha=0.4)
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果如下圖：

程序分析：通過隨機(jī)數(shù)random.randint()生成250個(gè)80-140的隨機(jī)整數(shù)，代表250部電影的時(shí)長。然后要把時(shí)間段分成組，設(shè)置組距d為3，那么(max-min)//d即為分成的組數(shù)，然后通過plt.hist()對(duì)組數(shù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。設(shè)置x刻度時(shí)，因?yàn)閞ange含頭不含尾，所以最后截止的位置要加一個(gè)組距d，才能顯示完全?？梢钥闯觯@個(gè)數(shù)字直方圖可以顯示每個(gè)電影時(shí)長在每個(gè)時(shí)段占得數(shù)目。那么問題又來了，如果想要知道在每個(gè)時(shí)段占總時(shí)段的比例呢，也就是頻率分布直方圖？

so easy！ 只需要在plt.hist()里面設(shè)置參數(shù)density=True實(shí)現(xiàn)數(shù)量的頻率化，其余不變。

代碼如下：

'''
? ? 組數(shù)=極差/組距
'''
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
import random
?
a = [random.randint(80,140) for i in range(250)]
print(a)
print(max(a)-min(a))
?
# 計(jì)算組數(shù)
d = 3 ?# 組數(shù)
num_bins = (max(a)-min(a))//d
?
# 設(shè)置圖形大小
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
plt.hist(a,num_bins,density=True) ?# 使用density實(shí)現(xiàn)頻率化
?
# 設(shè)置x軸刻度
plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))
?
# 設(shè)置網(wǎng)格
plt.grid(alpha=0.4)
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果：

顯而易見，每個(gè)時(shí)段的數(shù)目變成了總體的占比，也就是頻率，很好的達(dá)到了想要的效果。

那如果要自己設(shè)置數(shù)據(jù)自己設(shè)置x軸的距離，對(duì)x軸的刻度不均勻劃分呢？

上代碼：

# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
?
interval = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,60,90,150]
width = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,15,30,60]
quantity = [836,2737,3723,3926,3596,1438,3273,642,824,613,215,47]
?
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
?
plt.bar(range(len(quantity)),quantity,width=1)
?
# 設(shè)置x軸刻度
_x = [i-0.5 for i in range(13)]
?
plt.xticks(_x, interval)
?
plt.grid(alpha=0.8)
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果如下圖：

可以看出來，很簡單，只需要把x軸對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)設(shè)置好，把對(duì)應(yīng)x軸的刻度設(shè)置好，進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配即可。一定要注意，分配的組數(shù)和數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)匹配問題。

總結(jié)：這篇文章總的講述了一下繪制頻數(shù)直方圖和頻率直方圖的繪制方法，通過圖像進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)各個(gè)直方圖的優(yōu)缺點(diǎn)，以便在工程中進(jìn)行運(yùn)用。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

最新評(píng)論