分析bins = np.arange(11) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True)横坐标有哪些

时间: 2023-05-28 16:03:29 浏览: 72
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rxtx-2.2pre2-bins.zip

横坐标是0到10的整数，表示数据的分组区间。bins = np.arange(11) 表示将数据分成0到10共11个区间。align='left' 表示将每个区间的左端对齐，rwidth=0.1 表示每个区间的宽度为0.1，density=True 表示将直方图纵轴的值转换成密度分布。
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分析bins = np.arange(11) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True)

然后使用matplotlib中的hist函数绘制直方图，其中sample为输入数据，bins为边界数组，align设置直方图边缘对齐方式为左对齐，rwidth设置每个直方图柱子的宽度为0.1，density设置为True，表示对数据进行归一化处理，...

解释bins = np.arange(12) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True)

这段代码的作用是绘制一...plt.hist函数用于绘制直方图，其中，sample是数据，bins是直方图的区间，align='left'表示区间左对齐，rwidth=0.1表示每个区间的宽度为0.1，density=True表示绘制的直方图是概率密度直方图。

bins = np.arange(11) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True)为什么横坐标没有10

因为bins参数指定了bins的范围为[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，并且align参数设置为'left'，表示将每个bin的左侧对齐到对应的x轴...如果想要包含10，则需要将bins参数修改为np.arange(12)，或者将align参数修改为'right'。

分析sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True) # 绘制直方图 # 设置标题和坐标 plt.title('二项分布的概率质量函数 其中：n={}, p={}'.format(n, p)) plt.xlabel('正面出现的次数') plt.ylabel('可能性')

这段代码是使用numpy库中的random模块生成一个二项分布的样本数据。其中，n和p分别表示二项分布的参数，size表示生成的样本数量。具体来说，这个样本包含了10000个二项分布的随机变量取值，每个随机变量的取值只有0...

解释每条语句作用import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def main(): #主函数 total_time = 100000 # 记录骰子的结果 roll1_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) roll2_arr = np.random.randint(1, 7, size=total_time) result_arr = roll1_arr + roll2_arr hist, bins = np.histogram(result_arr, bins=range(2, 14)) print(hist) print(bins) # 数据可视化 plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5) # 设置x轴坐标点显示 tick_label = ['2点', '3点', '4点', '5点', '6点', '7点', '8点', '9点', '10点', '11点', '12点'] tick_pos = np.arange(2, 13) + 0.5 plt.xticks(tick_pos, tick_label) plt.title('骰子点数统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('频率') plt.show() if __name__ == '__main__': main()

- plt.hist(result_arr, bins=range(2, 14), density=1, edgecolor='black', linewidth=1, rwidth=0.5)：调用 matplotlib 的 hist() 方法绘制直方图，其中 bins 参数表示直方图的边界，density 参数表示频率归一化...

types = df['type'].unique() labels = types.tolist() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = plt.subplot(111) b_num = np.arange(0, 10.5, 0.5) for t in types: ax.hist(df.loc[df['type'] == t, 'rating'], bins=b_num, rwidth=0.9, alpha=0.6, label=t, ) ax.legend() ax.set_xlabel('rating') ax.set_ylabel(r'Count(rating)') plt.show()重叠绘制直方图，输出效果达到每个间距的值是累加后的值

b_num = np.arange(0, 10.5, 0.5) hist_data = [] for t in types: hist, bins = np.histogram(df.loc[df['type'] == t, 'rating'], bins=b_num) hist_data.append(hist) hist_data = np.vstack(hist_data) hist_...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[15], line 3 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 bins = [0, 1000, 5000, 10000, 50000, 100000, 200000, 500000, 1000000, 5000000] ----> 3 plt.hist(latest_data,bins,histtpye = 'bar',rwidth = 0.88) 4 plt.xlabel('Country/Region') 5 plt,ylabel('Amount') File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py:2645, in hist(x, bins, range, density, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, data, **kwargs) 2639 @_copy_docstring_and_deprecators(Axes.hist) 2640 def hist( 2641 x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, 2642 cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', 2643 orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, 2644 label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs): -> 2645 return gca().hist( 2646 x, bins=bins, range=range, density=density, weights=weights, 2647 cumulative=cumulative, bottom=bottom, histtype=histtype, 2648 align=align, orientation=orientation, rwidth=rwidth, log=log, 2649 color=color, label=label, stacked=stacked, 2650 **({"data": data} if data is not None else {}), **kwargs) File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\matplotlib\__init__.py:1459, in _preprocess_data.<locals>.inner(ax, data, *args, **kwargs) 1456 @functools.wraps(func) 1457 def inner(ax, *args, data=None, **kwargs): 1458 if data is None: -> 1459 return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) 1461 bound = new_sig.bind(ax, *args, **kwargs) 1462 auto_label = (bound.arguments.get(label_namer) 1463 or bound.kwargs.get(label_namer)) File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py:6762, in Axes.hist(self, x, bins, range, density, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, **kwargs) 6758 for xi in x: 6759 if len(xi): 6760 # python's min/max ignore nan, 6761 # np.minnan returns nan for all nan input -> 6762 xmin = min(xmin, np.nanmin(xi)) 6763 xmax = max(xmax, np.nanmax(xi)) 6764 if xmin <= xmax: # Only happens if we have seen a finite value. TypeError: '<' not supported between instances of 'pandas._libs.interval.Interval' and 'float'

这个错误是由于您尝试使用不同类型的对象进行比较而引起的。在这种情况下，您正在尝试...plt.hist(values, bins=10) plt.show() 这应该可以解决您的问题。如果您需要进一步的帮助，请提供更多的上下文和代码示例。
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plt.hist(x1, **kwargs);

plt.hist(x, bins=None, range=None, density=False, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, ...

matplotlib hist

matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, ...
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