plt.hist(dict(graph.degree()).values(), bins=500) plt.title("Connectedness of Marvel Characters") plt.xlabel("Degree") plt.ylabel("Frequency")

这段代码使用 Matplotlib 库中的 `hist` 函数绘制了一个直方图，用于展示 Marvel 漫画角色之间的连通性：

plt.hist(dict(graph.degree()).values(), bins=500) # 绘制直方图
plt.title("Connectedness of Marvel Characters") # 设置标题
plt.xlabel("Degree") # 设置x轴标签
plt.ylabel("Frequency") # 设置y轴标签

其中，`dict(graph.degree())` 将 NetworkX 图中的节点度数转换为一个字典，`values()` 方法获取字典中的值（即节点度数），然后使用 `hist` 函数将其绘制成直方图。`bins` 参数指定直方图的箱数，这里设置为 500。接着，代码设置了标题、x轴标签和y轴标签。最终，你将会看到一个展示了 Marvel 漫画角色之间连通性的直方图。

相关问题

plt.hist(values,bins,alpha=0.5)

这是一个关于Python中Matplotlib库中的hist()函数的问题，属于技术问题，可以回答。hist()函数用于绘制直方图，其中values是数据数组，bins是直方图的柱子数量，alpha是透明度参数。

plt.hist(range

plt.hist(range)是一个用于绘制直方图的函数。直方图是一种将数据分布展现出来的图表，它将一组数据按照一定区间进行划分，并统计每个区间内数据出现的频数或频率。plt.hist(range)函数可以根据提供的数据去绘制相应的直方图。

其中，range是一个指定数据范围的参数。它可以是一个单一的数值，表示数据的范围在0到该数值之间；也可以是一个包含两个数值的列表，表示数据的范围在列表中两个数值之间。

使用plt.hist(range)函数可以将提供的数据按照一定的范围进行分组，并在图表中展现每个分组的频数或频率。函数会自动计算并调整分组的大小，以便更好地呈现数据的分布情况。

除了range参数，plt.hist()函数还可以接受其他参数，如bins参数用于指定分组的数量，默认为10；color参数用于指定直方图的颜色，默认为蓝色。

总之，plt.hist(range)是一个方便绘制直方图的函数，通过输入数据和范围参数，可以得到数据的分布情况，并更好地理解数据的特征和趋势。同时，我们还可以根据需要调整其他参数，使得直方图更加清晰明了。