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([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) ]
np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100])
hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100])
print hist
print bins
输出如下:
[3 4 5 2 1]
[0 20 40 60 80 100]
plt()
Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot
子模块的 plt()
函数将包含数据和 bin
数组的数组作为参数,并转换为直方图。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100])
plt.title("histogram")
plt.show()
输出如下:
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