h = s.hist()
时间: 2024-05-27 20:10:03 浏览: 10
这是一个使用 Pandas 库中的 DataFrame 的 hist() 方法来绘制直方图的示例代码。hist() 方法用于绘制数据的分布情况,它会将数据分成若干个区间,然后统计每个区间内数据的数量,并将结果绘制成一个直方图。
在上面的代码中,s 是一个 Pandas DataFrame 中的一个 Series,它包含了要绘制直方图的数据。通过调用 s.hist() 方法可以绘制出该数据的直方图。在绘制完毕后,将结果保存到变量 h 中,以便后续操作。
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fig = plt.figure(figsize=[5,5],dpi=300) h=plt.hist2d(df['下行用户平均速率(Mbit/s)'], df['下行PRB平均利用率(%)'], bins=40,cmap=plt.cm.Spectral_r,cmin =1) ax=plt.gca() ax.set_xlabel('下行用户平均速率(Mbit/s)') ax.set_ylabel('下行PRB平均利用率(%)') cbar=plt.colorbar(h[3]) cbar.set_label('count') # Display the plot plt.tight_layout() plt.savefig('./bin-plot1.tiff', dpi=600, bbox_inches = 'tight', facecolor='w') plt.show() 这段代码是什么意思
这段代码使用Python的matplotlib库绘制了一个二维直方图。具体来说,代码中的`plt.hist2d()`函数用于计算并绘制二维直方图,其中`df['下行用户平均速率(Mbit/s)']`和`df['下行PRB平均利用率(%)']`是要绘制的数据,`bins=40`指定了直方图的箱子数,`cmap=plt.cm.Spectral_r`指定了使用的颜色映射,`cmin=1`指定了最小计数,即只绘制计数大于等于1的数据点。
接下来,代码使用`plt.gca()`获取当前的图形轴对象,并使用`ax.set_xlabel()`和`ax.set_ylabel()`设置x轴和y轴的标签。
然后,代码使用`plt.colorbar()`添加一个颜色条,并使用`cbar.set_label()`设置颜色条的标签。
最后,代码使用`plt.tight_layout()`调整子图布局以避免重叠,并使用`plt.savefig()`保存图形为tiff格式的文件,dpi参数指定了图形的分辨率,bbox_inches参数指定了要保存的部分,facecolor参数指定了图形的背景色,最后使用`plt.show()`显示图形。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False data=np.random.randint(40,101,(1000,)) bins=[40,60,70,80,90,100] c1,c2,c3,c4,c5 = plt.hist( data, bins=bins, align="mid", histtype='bar', rwidth=0.3, color='r', hatch='/',) h_1 = c1.sum() plt.text(50,h_1,s='不及格:'+'{}'.format(h_1),ha='center') h_2 = c2.sum() plt.text(65,h_2,s='及格:'+'{}'.format(h_2),ha='center') h_3 = c3.sum() plt.text(75,h_3,s='中等:'+'{}'.format(h_3),ha='center') h_4 = c4.sum() plt.text(85,h_4,s='良好:'+'{}'.format(h_4),ha='center') h_5 = c5.sum() plt.text(95,h_4,s='优秀:'+'{}'.format(h_5),ha='center') plt.title("成绩统计直方图") plt.xlabel("成绩区间") plt.xticks(bins) plt.ylabel("数量") plt.show()报错:not enough values to unpack (expected 5, got 3)怎么修改
这个错误通常是因为 bins 参数指定的区间数量与返回值的数量不匹配导致的。
在这段代码中,bins 参数指定了 6 个区间,但是只有 3 个返回值。这是因为 hist 函数默认只返回三个值,分别是:
1. 直方图数据(频数)
2. 直方图数据的区间范围
3. 直方图的 patches 对象,用于修改直方图的外观
因此,您需要修改代码,将返回值的数量与 bins 参数的数量匹配。您可以通过指定一个 `_` 的变量名来忽略不需要的返回值,然后再将需要的数据存储到变量中,例如:
```python
freq, bins, patches = plt.hist(data, bins=bins, align="mid", ...)
c1, c2, c3, c4, c5 = freq
```
这样就可以将直方图数据的频数存储到变量 c1、c2、c3、c4、c5 中,然后按照原来的方法继续处理。
完整的修改后的代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
data = np.random.randint(40, 101, (1000,))
bins = [40, 60, 70, 80, 90, 100]
freq, bins, patches = plt.hist(
data,
bins=bins,
align="mid",
histtype='bar',
rwidth=0.3,
color='r',
hatch='/',
)
c1, c2, c3, c4, c5 = freq
h_1 = c1.sum()
plt.text(50, h_1, s='不及格:'+'{}'.format(h_1), ha='center')
h_2 = c2.sum()
plt.text(65, h_2, s='及格:'+'{}'.format(h_2), ha='center')
h_3 = c3.sum()
plt.text(75, h_3, s='中等:'+'{}'.format(h_3), ha='center')
h_4 = c4.sum()
plt.text(85, h_4, s='良好:'+'{}'.format(h_4), ha='center')
h_5 = c5.sum()
plt.text(95, h_5, s='优秀:'+'{}'.format(h_5), ha='center')
plt.title("成绩统计直方图")
plt.xlabel("成绩区间")
plt.xticks(bins)
plt.ylabel("数量")
plt.show()
```
希望这可以帮助到您。