matplotlib中将直方图统计出来的数用线连起来

要将直方图统计出来的数用线连接起来，您可以使用`plt.plot`函数，并将直方图的数值作为y轴数据点。下面是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
data = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5]

# 绘制直方图
counts, bins, _ = plt.hist(data, bins=np.arange(min(data), max(data)+2))

# 绘制线图
plt.plot(bins[:-1], counts)

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用`plt.hist`函数绘制了数据 `[1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5]` 的直方图，并将统计的数值存储在 `counts` 和 `bins` 变量中。然后，我们使用`plt.plot`函数将 `bins[:-1]`（即每个柱子的取值）作为 x 轴数据，`counts`（即每个柱子的高度）作为 y 轴数据，绘制成一条线图。最后，使用 `plt.show()` 函数显示图形。

请根据您的实际数据进行相应的修改。

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用Matplotlib绘制直方图

可以使用以下代码使用Matplotlib绘制直方图：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]

plt.hist(data, bins=5)
plt.show()

这个示例代码将数据列表 `data` 中的值绘制成一个直方图，将数据划分为5个区间。你也可以根据自己的需求修改 `bins` 参数来更改区间数量。

matplotlib 绘制直方图

matplotlib是一个Python的绘图库，可以用来绘制各种类型的图形，包括直方图。通过使用matplotlib的hist()函数，可以绘制直方图。该函数可以接受各种参数，例如绘图数据、直方图的条形数、填充色、边界颜色等等。你还可以通过添加描述信息来修饰图形，例如x轴和y轴的标签，图表标题等等。通过调用show()函数，可以显示绘制出来的图形。绘制直方图的时候，你可以使用range参数来指定直方图数据的上下界。默认情况下，range会使用绘图数据的最小值和最大值作为直方图数据的上下界。例如，你可以使用matplotlib绘制乘客年龄分布的频数直方图，通过指定数据集和其他参数，来呈现数据的分布情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>