python plt.hist density

时间: 2023-09-24 11:12:32 浏览: 93

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Python Matplotlib 是一个强大的数据可视化库，用于生成各种类型的图形，包括折线图、散点图、直方图和条形图。以下是对这些图表类型的详细说明： 1. 折线图：折线图通常用于展示数据随时间的变化趋势。在Python中，可以使用`matplotlib.pyplot.plot()`函数来绘制折线图。例如，代码展示了如何绘制具有不同斜率的三条线（1，2，3）。`np.linspace()`函数用于创建等差数列，`plt.xlabel()`和`plt.ylabel()`设置X轴和Y轴标签，`plt.title()`定义图表标题，`plt.legend()`添加图例，最后`plt.show()`显示图形。若需显示中文，需要设置`plt.rcParams['font.sans-serif']`属性为支持中文的字体。 2. 散点图：散点图用于表示两个变量之间的关系，每个点代表一个数据对。与折线图类似，散点图也可以通过`plt.plot()`函数绘制，但可以设置线型为无连接的点，如'--'、'bs'和'g^'分别表示虚线、蓝色方块和绿色三角形。通过这种方式，我们可以同时展示多组数据。 3. 直方图：直方图用来展示数据分布情况，通常用于统计分析。`plt.hist()`函数用于绘制直方图。在例子中，绘制了两个概率密度直方图，表示两个不同的数据集（x1和x2），通过设置参数`density=True`表示密度直方图，`facecolor`指定颜色，`alpha`控制透明度。`plt.xlabel()`、`plt.ylabel()`和`plt.title()`同样用于设置标签和标题。`plt.axis()`用于设定坐标轴的范围，`plt.grid(True)`添加网格线。 4. 条形图：条形图则用于比较不同类别的数值。Matplotlib 提供了多种条形图，如平行条形图，可以清晰地对比多个数据系列。 4.1 平行条形图：在平行条形图示例中，我们创建三组随机数据（a, b, c），每组包含5个值，并使用`plt.bar()`绘制。`total_width`和`n`分别表示所有条形的总宽度和类别数量，`width`计算每个条形的宽度。`plt.bar()`函数用于绘制条形，`label`参数添加图例，`x`和`width`控制条形的位置。为了防止条形重叠，我们需要调整`x`坐标。 Matplotlib 提供了丰富的选项和自定义功能，使用户可以根据需求调整图表的样式、颜色、标签等，从而实现复杂的数据可视化。通过熟练掌握这些基本图表类型，你可以轻松地在Python项目中展示和解释数据。

plt.hist函数中的density参数用于控制直方图的纵轴单位。当density=True时，纵轴表示概率密度，即每个bin的高度除以总样本数和bin宽度的乘积。这样可以保证整个直方图的面积为1，但纵轴的值可能大于1。\[2\]如果希望纵轴表示概率，可以通过对每个bin增加权重的方式来实现。具体做法是将权重设置为每个bin的概率值，即每个bin的权重为1/总样本数。这样计算得到的直方图纵轴的值就是概率值了。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [plt.hist绘制直方图参数density 为True和False分别代表是否归一化参数orientation决定了是采用纵轴代表...](https://blog.csdn.net/studyvcmfc/article/details/107235478)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python plt 绘制直方图概率密度和不为1](https://blog.csdn.net/Strive_For_Future/article/details/118049761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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def hist_demo(image): x = image.ravel() plt.hist(x, 256, [0, 255], density=True) plt.show()

plt.hist()函数

plt.hist（）函数及其参数

plt.hist(x1, **kwargs);

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