python画区间统计图

可以使用 matplotlib 库中的 boxplot 函数来画区间统计图。具体操作可以参考以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.normal(size=(100, 4))

# 画图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)
ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C', 'D'])
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Boxplot')

plt.show()

这段代码会生成一个包含四个区间的区间统计图，每个区间表示一个变量的分布情况。其中，横轴标签为 A、B、C、D，纵轴表示变量的取值范围。

相关问题

python 自定义区间统计 并做柱形图

可以使用 Python 中的 Matplotlib 库来绘制柱形图，并使用 Pandas 库来处理数据。以下是一个示例代码，该代码从用户输入中读取一组数据，将其分成若干个区间，并计算每个区间中数据的数量，最后将结果绘制成柱形图。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取用户输入的数据
data = input("请输入一组数据，以逗号分隔：").split(",")
data = [float(x.strip()) for x in data]

# 定义区间的上下限和区间宽度
lower_limit = min(data)
upper_limit = max(data)
interval_width = (upper_limit - lower_limit) / 10

# 使用 Pandas 将数据分组并统计数量
df = pd.DataFrame(data, columns=["value"])
df["interval"] = pd.cut(df["value"], bins=10, include_lowest=True, labels=False)
counts = df["interval"].value_counts().sort_index()

# 绘制柱形图
plt.bar(counts.index * interval_width + lower_limit, counts.values, width=interval_width, align="edge")
plt.xlabel("区间")
plt.ylabel("数量")
plt.title("区间统计柱形图")
plt.show()

在上面的代码中，我们首先读取用户输入的数据，并计算出区间的上下限和宽度。然后，我们使用 Pandas 的 `cut` 函数将数据分组成若干个区间，并使用 `value_counts` 函数统计每个区间中数据的数量。最后，我们使用 Matplotlib 的 `bar` 函数绘制柱形图，并设置 x 轴的刻度为区间的中心点。运行上面的代码，您将看到一个区间统计柱形图的窗口弹出。

python画粒径分布图

要画粒径分布图，一般我们需要先获取粒径数据，并将其按照一定的粒径区间进行分组统计。下面是一个简单的 Python 代码示例，可以实现从 Excel 文件中读取粒径数据，按照一定区间统计粒径数量，最终绘制出粒径分布图。

首先，我们需要安装 pandas 和 matplotlib 库，使用 pip 命令即可：

pip install pandas matplotlib

接着，我们可以按照以下步骤进行编码：

1. 导入库和数据

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 定义粒径区间和统计函数

# 粒径区间
bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

# 统计函数
def count_particles(d, bins):
    counts = []
    for i in range(len(bins)-1):
        count = ((d >= bins[i]) & (d < bins[i+1])).sum()
        counts.append(count)
    return counts

# 统计粒径数量
counts = count_particles(data['d'], bins)

3. 绘制粒径分布图

# 绘制直方图
plt.bar(bins[:-1], counts, width=10)

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('粒径区间')
plt.ylabel('粒径数量')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以得到一个简单的粒径分布图了。需要注意的是，上述代码中的“data.xlsx”是一个 Excel 文件，它包含一列名为“d”的数据，表示粒径大小。如果你的数据格式不同，需要相应地修改代码。同时，粒径区间和统计函数也可以根据实际情况进行修改。