请更改代码使得能够得到直方图的具体数据

要得到直方图的具体数据，可以使用`numpy`库中的`histogram()`函数来计算直方图的数据，然后再使用`matplotlib`库中的`bar()`函数来绘制直方图。以下是修改后的代码：

for col in columns:
    counts, bins = np.histogram(data[col], bins=50)
    plt.figure()
    plt.bar(bins[:-1], counts, width=np.diff(bins), edgecolor='white')
    plt.title(col)
    plt.xlabel("Value")
    plt.ylabel("Frequency")

相比之前的代码，修改后的代码将`sns.histplot()`函数改为了`numpy.histogram()`函数，函数的返回值是直方图的计数和边缘数组，分别赋值给了`counts`和`bins`变量。然后使用`plt.bar()`函数绘制直方图，其中`bins[:-1]`是指定直方图的柱子位置，`counts`是指定柱子高度，`width=np.diff(bins)`是指定柱子宽度，`edgecolor='white'`是指定柱子边框颜色。最后按照之前的代码设置了标题、X轴和Y轴标签。执行完毕后，可以得到每个直方图的具体数据。

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python左侧直方图

您可以使用matplotlib库来绘制Python中的左侧直方图。下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]  # 示例数据

plt.hist(data, bins=5, orientation='horizontal')  # 绘制直方图

plt.xlabel('Frequency')  # x轴标签
plt.ylabel('Value')  # y轴标签
plt.title('Left-Skewed Histogram')  # 图表标题

plt.show()  # 显示图表

在这个例子中，我们使用了matplotlib的`hist`函数来创建直方图，通过`bins`参数指定了直方图的柱子数量，并通过`orientation`参数设置为'horizontal'，使得直方图的方向为水平。您可以根据您的具体数据和需求进行修改和调整。最后使用`show`函数显示图表。

希望可以帮到您！如果还有其他问题，请随时提问。

# 获取除了第一列和最后一列的所有列 columns = data.columns[1:-1] # 遍历每一列数据，绘制频率分布图 for col in columns: plt.figure() data[col].hist(bins=20) plt.title(col) plt.xlabel("Value") plt.ylabel("Frequency") plt.show()如何更改这个代码使得绘制的频率分布直方图可以分布均匀

如果您想让频率分布直方图更加均匀，可以考虑修改 `bins` 参数的值。`bins` 参数表示直方图的柱子数量，如果将其增加，则可以使直方图更加细致，分布更加均匀。

例如，将 `bins` 参数的值从 20 增加到 50，可以将直方图分成更多的小区间，从而更加均匀地展示数据分布：

# 获取除了第一列和最后一列的所有列
columns = data.columns[1:-1] 

# 遍历每一列数据，绘制频率分布图
for col in columns:
    plt.figure() 
    data[col].hist(bins=50)  # 修改 bins 参数的值为 50
    plt.title(col) 
    plt.xlabel("Value") 
    plt.ylabel("Frequency") 
    plt.show()

尝试适当调整 `bins` 参数的值，找到最适合您数据的分布均匀度的值。