NumPy 使用 Matplotlib 绘制直方图

发布于 2024-11-25 11:09:36 字数 1131 浏览 0 评论 0

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:

Histogram Plot

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