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使用Matplotlib的直方图(Histogram Using Matplotlib)
NumPy有一个numpy.histogram()函数,它是数据频率分布的图形表示。 相等水平尺寸的矩形对应于称为bin类间隔和对应于频率的variable height 。
numpy.histogram()
numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数。 bin数组中的连续元素充当每个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
它将产生以下输出 -
[3 4 5 2 1]
[0 20 40 60 80 100]
plt()
Matplotlib可以将直方图的这种数字表示转换为图形。 pyplot子模块的plt() function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()
它应该产生以下输出 -

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
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