plt.hist(scores,bins=8,histtype='stepfilled')

时间: 2024-05-31 15:08:02 浏览: 113
PDF

关于python中plt.hist参数的使用详解

star5星 · 资源好评率100%
I'm sorry, but as an AI language model, I don't have access to any data to run the code. However, I can explain what this code does. The `plt.hist()` function is used to create a histogram of a given data set. The first parameter, `scores`, is the data set that we want to plot. The second parameter, `bins=8`, specifies the number of bins that we want to divide the data into. The third parameter, `histtype='stepfilled'`, specifies the type of histogram to plot. In this case, the histogram will be filled with a step-like pattern. Overall, this code will create a histogram of the `scores` data set with 8 bins and a stepped fill pattern.
阅读全文

相关推荐

pdf

matplotilb中fig,ax = plt.subplots()的使用

plt.subplots() fig,ax = plt.subplots()的意思建立一个fig对象和建立一个axis对象，当我绘制2*2的个子图时候我们需要 #建立一个fig对象和一个axis对象,figsize设置对象的大小 fig,ax = plt.subplots(2,2,figsize=...
pdf

解决python中显示图片的plt.imshow plt.show()内存泄漏问题

在Python编程中，matplotlib库是用于数据可视化的一个强大工具，其中plt.imshow()函数常用来显示图像，而plt.show()则用于呈现所有的图形。然而，在处理大量图像并连续使用这两个函数时，可能会遇到内存泄漏的...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://news.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段 Python 代码，用于从新浪新闻网站获取新闻列表，并对新闻进行情感析和关键词提取。具体来，它使用 requests 库获取网页内容，使用 库解析网页，使用 jieba 库关键词提取，使用 SnowNLP 库进行情感析，最后...

hist(math_scores,bins=10,fill="blue" color="black", main="Math Scores Distribution")

The provided code snippets demonstrate how to create visualizations of ...This code creates a histogram of math_scores with 10 bins, fills the bars in blue, and adds a title and labels for clarity.
pdf

实验二Python语言基础函数包练习.pdf

这通过matplotlib.pyplot.hist()函数实现，设置适当的柱状数（bins）和归一化参数（normed=1），并使用matplotlib.mlab.normpdf()生成正态分布的理论曲线进行比较。 3. 对第一次、第二次、第三次成绩和期末考试...
zip

基于Python Pandas Matplotlib的学生成绩分析.zip

plt.hist(data['数学'], bins=10) plt.title('数学成绩分布') plt.xlabel('分数') plt.ylabel('人数') plt.show() 我们还可以通过箱线图展示各个科目成绩的四分位数，以了解数据的集中趋势和离群值： ...
-

理解数据分布：绘制score.csv文件中数据的直方图

# 1. 引言 在数据分析领域，理解数据的分布是至关重要的。数据分布描述了数据值在数据集中的分布情况，对于揭示数据特征、发现异常值和制定决策都起着重要作用。直方图是一种常用的数据可视化工具，可以直观地展示...

对于x = [70, 68, 87, 96, 58, 62, 78, 68, 84, 96] y1 = [0.85, 0.75, 0.69, 0.7, 0.43, 0.52, 0.72, 0.62, 0.81, 0.89] y2 = [1.78, 1.96, 1.82, 1.62, 1.78, 1.96, 1.53, 1.89, 1.72, 1.63]数据，通过python画直方图

plt.hist(x, bins=5) plt.title('Histogram of Scores') plt.xlabel('Score') plt.ylabel('Frequency') plt.show() 结果将展示一个直方图，x轴为分数，y轴为频率。bins参数可以控制分组数。

使用以下代码生成全班39人考试成绩的虚拟数据： import numpy as np np.random.randint(30,99,39) 1.请使用statistics模块分别计算出： 最高分 最低分 平均分 标准差 中位数 2.绘制全班成绩的直方图

plt.hist(scores, bins=range(30, 100, 10), edgecolor='black') plt.title('全班成绩直方图') plt.xlabel('分数') plt.ylabel('人数') plt.xticks(range(30, 100, 10)) plt.show() 这些代码将会生成一组随机的...

1. 读取score.xlsx文件 （1）用英语这一列绘制直方图，并且绘制最佳拟合曲线

plt.hist(scores, bins=10, density=True, alpha=0.6, color='b') # calculate the mean and standard deviation of the scores mu, std = norm.fit(scores) # define the best fit curve function def best_fit(x...

1. 使用python读入数据sklearn中的波士顿房价的数据集。2. 对该数据集进行可视化（使用点图和核密度曲线直方图）3. 使用GBDT对模型进行预测，要求使用交叉验证训练，给出MSE误差曲线。

plt.hist(boston.data[:, 5], bins=20) plt.xlabel('RM') plt.ylabel('Frequency') plt.subplot(1, 2, 2) plt.hist(boston.data[:, 6], bins=20) plt.xlabel('LSTAT') plt.ylabel('Frequency') plt.show() ...

np.random.randint(30,99,39)绘制直方图，计算最高分、最低分、平均分、标准差、中位数

plt.hist(scores, bins=range(30, 100), edgecolor='black') plt.xlabel('Scores') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Histogram of Random Scores') plt.show() 4. 计算最高分、最低分、平均分、标准差和中...

在 matplotlib 中按分数显示 10 人（满分 50 分）的人数的频率分布图（无方图，直方图）。 0点: * 1点: *** 2点: **** ... 10点: *** ・ 对于栏右端的坐标值数组，请使用 numpy 模块。

hist, bins = np.histogram(scores, bins=np.arange(11)) # 绘制直方图 plt.bar(bins[:-1], hist, align='center', width=0.8) # 设置横轴标签 plt.xlabel('Score') # 设置纵轴标签 plt.ylabel('Frequency') # ...

在 matplotlib 中按分数显示 50 人（满分 10 分）的人数的频率分布图（无方图，直方图）。 0 分： * 1分： *** 2分：**** ... 10分： *** ・ 对于栏右端的坐标值数组，请使用 numpy 模块。

hist, bins = np.histogram(scores, bins=np.arange(11)) # 绘制直方图 plt.bar(bins[:-1], hist, align='edge', width=0.8) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('Score') plt.ylabel('Frequency') plt.title('...

请用matplotlib显示满分10分的测试分数相当于50人的、不同分数人数的频数分布图(长方体图，histogram )，用图表表示 0分: * 1分: *** 两点: **** ... 10分: *** 条形右端坐标值的排列应使用numpy模块

plt.hist(score, bins=bins, edgecolor='black') plt.xlabel('Score') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Distribution of Test Scores') plt.xticks(np.arange(11)) plt.yticks(np.arange(0, 11, 2)) plt.show...

模拟一个学生成绩管理系统 具体内容： 1. 随机生成40名学生的信息，包括姓名、学号。随机生成五门课的成绩，并且这些课程学分不同。存储为CSV格式的文件。 2. 读取这些学生的成绩文件，为每位学生生成一份成绩报告单。 3. 为每门课程的老师生成一份成绩分析表，包含学生成绩分布直方图、不及格名单等。

plt.hist(course_scores, bins=np.arange(60, 101, 5), edgecolor="black") plt.xlabel("Score") plt.ylabel("Count") plt.title(f"{course_name} Scores Distribution") plt.show() # 生成不及格名单 fail_...

目标：使用python实现模拟一个学生成绩管理系统 具体内容： 1. 随机生成40名学生的信息，包括姓名、学号。随机生成五门课的成绩，并且这些课程学分不同。存储为CSV格式的文件。 2. 读取这些学生的成绩文件，为每位学生生成一份成绩报告单。 3. 为每门课程的老师生成一份成绩分析表，包含学生成绩分布直方图、不及格名单等。

plt.hist(scores[i], bins=range(0, 101, 10)) plt.show() # 输出每门课程的不及格名单 for i in range(5): print(f'课程{i+1}不及格名单：') for student in students: if int(student[i + 2]) print...

python代码设计 目标：模拟一个学生成绩管理系统 具体内容： 1. 随机生成40名学生的信息，包括姓名、学号。随机生成五门课的成绩，并且这些课程学分不同。存储为CSV格式的文件。 2. 读取这些学生的成绩文件，为每位学生生成一份成绩报告单。 3. 为每门课程的老师生成一份成绩分析表，包含学生成绩分布直方图、不及格名单等。 可以使用matplotlib、numpy等库，具体不限。

plt.hist(df[course_name], bins=10) plt.xlabel('分数') plt.ylabel('人数') plt.title(course_name) plt.show() # 生成不及格名单 fail_df = df[df[course_name] ] fail_df['学分'] = course_credit ...

python综合设计题目 目标：模拟一个学生成绩管理系统 具体内容： 1. 随机生成40名学生的信息，包括姓名、学号。随机生成五门课的成绩，并且这些课程学分不同。存储为CSV格式的文件。 2. 读取这些学生的成绩文件，为每位学生生成一份成绩报告单。 3. 为每门课程的老师生成一份成绩分析表，包含学生成绩分布直方图、不及格名单等。 可以使用matplotlib、numpy等库，具体不限。

plt.bar(bins[:-1], hist, width=9, align='edge') plt.xlim(0, 100) plt.ylim(0, max(hist)+5) plt.xlabel('Score') plt.ylabel('Number of students') plt.title(f'Distribution of {labels[i]}') plt.show...

最新推荐

recommend-type

基于微信小程序的在线办公小程序答辩PPT.pptx

基于微信小程序的在线办公小程序答辩PPT.pptx
recommend-type

机器学习（预测模型）：2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据

这个数据集来自世界卫生组织（WHO），包含了2000年至2015年期间193个国家的预期寿命和相关健康因素的数据。它提供了一个全面的视角，用于分析影响全球人口预期寿命的多种因素。数据集涵盖了从婴儿死亡率、GDP、BMI到免疫接种覆盖率等多个维度，为研究者提供了丰富的信息来探索和预测预期寿命。 该数据集的特点在于其跨国家的比较性，使得研究者能够识别出不同国家之间预期寿命的差异，并分析这些差异背后的原因。数据集包含22个特征列和2938行数据，涉及的变量被分为几个大类：免疫相关因素、死亡因素、经济因素和社会因素。这些数据不仅有助于了解全球健康趋势，还可以辅助制定公共卫生政策和社会福利计划。 数据集的处理包括对缺失值的处理、数据类型转换以及去重等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。研究者可以使用这个数据集来探索如教育、健康习惯、生活方式等因素如何影响人们的寿命，以及不同国家的经济发展水平如何与预期寿命相关联。此外，数据集还可以用于预测模型的构建，通过回归分析等统计方法来预测预期寿命。 总的来说，这个数据集是研究全球健康和预期寿命变化的宝贵资源，它不仅提供了历史数据，还为未来的研究和政策制
recommend-type

Aspose资源包：转PDF无水印学习工具

资源摘要信息:"Aspose.Cells和Aspose.Words是两个非常强大的库，它们属于Aspose.Total产品家族的一部分，主要面向.NET和Java开发者。Aspose.Cells库允许用户轻松地操作Excel电子表格，包括创建、修改、渲染以及转换为不同的文件格式。该库支持从Excel 97-2003的.xls格式到最新***016的.xlsx格式，还可以将Excel文件转换为PDF、HTML、MHTML、TXT、CSV、ODS和多种图像格式。Aspose.Words则是一个用于处理Word文档的类库，能够创建、修改、渲染以及转换Word文档到不同的格式。它支持从较旧的.doc格式到最新.docx格式的转换，还包括将Word文档转换为PDF、HTML、XAML、TIFF等格式。 Aspose.Cells和Aspose.Words都有一个重要的特性，那就是它们提供的输出资源包中没有水印。这意味着，当开发者使用这些资源包进行文档的处理和转换时，最终生成的文档不会有任何水印，这为需要清洁输出文件的用户提供了极大的便利。这一点尤其重要，在处理敏感文档或者需要高质量输出的企业环境中，无水印的输出可以帮助保持品牌形象和文档内容的纯净性。 此外，这些资源包通常会标明仅供学习使用，切勿用作商业用途。这是为了避免违反Aspose的使用协议，因为Aspose的产品虽然是商业性的，但也提供了免费的试用版本，其中可能包含了特定的限制，如在最终输出的文档中添加水印等。因此，开发者在使用这些资源包时应确保遵守相关条款和条件，以免产生法律责任问题。 在实际开发中，开发者可以通过NuGet包管理器安装Aspose.Cells和Aspose.Words，也可以通过Maven在Java项目中进行安装。安装后，开发者可以利用这些库提供的API，根据自己的需求编写代码来实现各种文档处理功能。 对于Aspose.Cells，开发者可以使用它来完成诸如创建电子表格、计算公式、处理图表、设置样式、插入图片、合并单元格以及保护工作表等操作。它也支持读取和写入XML文件，这为处理Excel文件提供了更大的灵活性和兼容性。 而对于Aspose.Words，开发者可以利用它来执行文档格式转换、读写文档元数据、处理文档中的文本、格式化文本样式、操作节、页眉、页脚、页码、表格以及嵌入字体等操作。Aspose.Words还能够灵活地处理文档中的目录和书签，这让它在生成复杂文档结构时显得特别有用。 在使用这些库时，一个常见的场景是在企业应用中，需要将报告或者数据导出为PDF格式，以便于打印或者分发。这时，使用Aspose.Cells和Aspose.Words就可以实现从Excel或Word格式到PDF格式的转换，并且确保输出的文件中不包含水印，这提高了文档的专业性和可信度。 需要注意的是，虽然Aspose的产品提供了很多便利的功能，但它们通常是付费的。用户需要根据自己的需求购买相应的许可证。对于个人用户和开源项目，Aspose有时会提供免费的许可证。而对于商业用途，用户则需要购买商业许可证才能合法使用这些库的所有功能。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【R语言高性能计算秘诀】：代码优化，提升分析效率的专家级方法

![R语言](https://www.lecepe.fr/upload/fiches-formations/visuel-formation-246.jpg) # 1. R语言简介与计算性能概述 R语言作为一种统计编程语言，因其强大的数据处理能力、丰富的统计分析功能以及灵活的图形表示法而受到广泛欢迎。它的设计初衷是为统计分析提供一套完整的工具集，同时其开源的特性让全球的程序员和数据科学家贡献了大量实用的扩展包。由于R语言的向量化操作以及对数据框（data frames）的高效处理，使其在处理大规模数据集时表现出色。 计算性能方面，R语言在单线程环境中表现良好，但与其他语言相比，它的性能在多
recommend-type

在构建视频会议系统时，如何通过H.323协议实现音视频流的高效传输，并确保通信的稳定性？

要通过H.323协议实现音视频流的高效传输并确保通信稳定，首先需要深入了解H.323协议的系统结构及其组成部分。H.323协议包括音视频编码标准、信令控制协议H.225和会话控制协议H.245，以及数据传输协议RTP等。其中，H.245协议负责控制通道的建立和管理，而RTP用于音视频数据的传输。 参考资源链接：[H.323协议详解：从系统结构到通信流程](https://wenku.csdn.net/doc/2jtq7zt3i3?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建视频会议系统时，需要合理配置网守（Gatekeeper）来提供地址解析和准入控制，保证通信安全和地址管理
recommend-type

Go语言控制台输入输出操作教程

资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界

![【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界](https://static.wixstatic.com/media/cf17e0_d4fa36bf83c7490aa749eee5bd6a5073~mv2.png/v1/fit/w_1000%2Ch_563%2Cal_c/file.png) # 1. R语言机器学习概述 在当今大数据驱动的时代，机器学习已经成为分析和处理复杂数据的强大工具。R语言作为一种广泛使用的统计编程语言，它在数据科学领域尤其是在机器学习应用中占据了不可忽视的地位。R语言提供了一系列丰富的库和工具，使得研究人员和数据分析师能够轻松构建和测试各种机器学
recommend-type

在选择PL2303和CP2102/CP2103 USB转串口芯片时，应如何考虑和比较它们的数据格式和波特率支持能力？

为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位