matplotlib bar和hist区别
时间: 2023-05-29 15:05:39 浏览: 63
matplotlib中的bar和hist都用于绘制图表,但它们的作用不同。
1. bar是用于绘制柱形图,通常用于展示不同分类的数据之间的比较关系,例如不同地区的销售额、不同产品的市场份额等。每个柱子的高度表示的是该分类的数值,柱子的宽度可以调整,可以控制柱子之间的间距和组之间的间距。
2. hist是用于绘制直方图,通常用于展示数据的分布情况,例如人口年龄分布、温度变化分布等。直方图将数据划分成一定范围的区间,统计每个区间内数据的数量或频率,然后用柱形图表示出来。每个柱子的高度表示的是该区间内数据的数量或频率,柱子的宽度是固定的,可以控制柱子之间的间距。
因此,bar和hist的使用场景和目的不同,需要根据实际需求选择合适的函数。
相关问题
matplotlib中bar和hist 用法区别
`bar` 和 `hist` 是 matplotlib 中两个不同的绘图函数,它们的用法和作用有所不同。
`bar` 函数绘制柱状图,用于展示离散数据的频数或者数量。它的参数包括:
- `left`: 左侧边界的位置
- `height`: 每个柱子的高度
- `width`: 每个柱子的宽度
- `bottom`: 底部边界的位置
- `align`: 对齐方式
示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 30, 40, 50]
plt.bar(x, y)
plt.show()
```
`hist` 函数用于绘制直方图,用于展示连续数据的频数或者数量分布。它的参数包括:
- `x`: 数据
- `bins`: 直方图的箱子数量
- `range`: 直方图的范围
- `density`: 是否对数据进行归一化
- `cumulative`: 是否绘制累积分布函数图像
示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.show()
```
综上所述,`bar` 和 `hist` 的用法区别在于它们适用的数据类型不同。`bar` 适用于展示离散数据的频数或者数量,而 `hist` 适用于展示连续数据的频数或者数量分布。
matplotlib hist
Matplotlib hist is a function in the Matplotlib library used to create histograms. A histogram is a graphical representation of the distribution of data. It shows the frequency of occurrences of a variable within a given range. The hist function takes an array of data and plots the frequency of the values within a specified number of bins.
The syntax for the Matplotlib hist function is:
```python
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, label=None, stacked=False, normed=None, *, data=None, **kwargs)
```
- `x`: This is the input data array.
- `bins`: This specifies the number of bins to use in the histogram. If not specified, the default value is 10.
- `range`: This specifies the range of the data to be plotted.
- `density`: This is a boolean parameter that determines whether to normalize the histogram or not.
- `color`: This specifies the color of the bars in the histogram.
- `label`: This is used to label the histogram.
- `histtype`: This specifies the type of histogram to be plotted, such as ‘bar’, ‘step’, or ‘stepfilled’.
- `orientation`: This specifies the orientation of the bars in the histogram, such as ‘horizontal’ or ‘vertical’.
Here is an example of how to use the Matplotlib hist function:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate some random data
data = np.random.normal(size=1000)
# Create a histogram using Matplotlib hist
plt.hist(data, bins=30, density=True, color='green', alpha=0.5)
# Add labels and title
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Random Data')
# Show the plot
plt.show()
```
This will create a histogram of 1000 randomly generated data points with 30 bins, normalized to a density plot, in green color with an alpha value of 0.5. The plot will also have x and y labels as well as a title.
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