matplotlib直方图 图例

matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，用于创建静态、动态、交互式的数据图形。当你想要展示数据分布情况时，可以使用它的hist()函数创建直方图。直方图是一种将数据分组并显示每组频数的图形，通常通过柱状表示。

创建直方图时，如果你想添加图例（legend），可以在绘图完成后，通过`legend()`方法指定每个柱子代表的类别。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些数据
data = np.random.randn(1000)

# 创建直方图
plt.hist(data, bins=10, alpha=0.5) # bins指定了柱子的数量，alpha设置透明度

# 添加图例
labels = ['数据集A', '数据集B']  # 根据需要自定义标签
plt.legend(labels)

# 设置其他标题和轴标签等细节
plt.title('随机数分布')
plt.xlabel('数值')
plt.ylabel('频数')

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，`labels`列表对应的是`legend()`中的参数，它告诉matplotlib图例中每个柱子代表哪一类数据。如果你有多个子图并且想在一个图表上添加多个图例，可以先创建一个`Figure`对象，并在每个子图上调用`add_subplot()`和`legend()`。