python 绘制直方图 确定横坐标

在Python中绘制直方图时，可以使用numpy库中的arange函数来确定直方图的横坐标范围和间距。具体来说，可以使用np.arange(a,b,c)函数来生成一个从a到b，间距为c的一维数组，该数组可以作为直方图的横坐标。其中，a为最小值，b为最大值，c为间距。在绘制直方图时，可以将该数组作为参数传递给hist()函数，例如plt.hist(data, bins=np.arange(a,b,c))。这样就可以绘制出横坐标为a到b，间距为c的直方图了。

相关问题

利用pandas读取base.xlsx,绘制频数分布直方图,横坐标为年份，纵坐标为总人数

可以使用Python的Pandas库来实现这个需求。首先，你需要确保已经安装了pandas和matplotlib这两个数据处理和绘图库。如果你还没有安装，可以使用pip install pandas matplotlib命令进行安装。

以下是步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件：

df = pd.read_excel('base.xlsx')

这里假设Excel文件名为`base.xlsx`，并且它包含年份和总人数的数据。数据需要有明确的列名对应这两个变量。

3. 确定年份列和总人数列的名称，假设分别为`Year`和`Total_Staff`：

year_column = 'Year'
staff_column = 'Total_Staff'

4. 创建频率分布直方图：

# 对指定列做分组计频
freq_dist = df[staff_column].value_counts()

# 绘制直方图
plt.figure(figsize=(10,6))  # 设置图表大小
plt.hist(freq_dist.index, freq_dist.values, bins=range(min(df[year_column]), max(df[year_column]) + 2), align='left', edgecolor='black')  # 横坐标为年份范围
plt.xlabel(year_column)  # 设置x轴标签
plt.ylabel('总人数')  # 设置y轴标签
plt.title('按年份统计的总人数分布')  # 添加标题
plt.grid(True)  # 显示网格线
plt.show()

这将创建一个按照年份分布的总人数直方图。

python绘制excel直方图

要使用Python绘制Excel直方图，您可以使用以下几个模块：pip、xlrd、xlwt和matplotlib。首先，使用pip模块安装所需的其他模块。

然后，您可以使用xlrd模块读取Excel文件，并使用xlwt模块创建一个新的Excel文件并写入数据。在xlrd模块中，您可以使用基础接口来读取Excel文件的内容，并使用循环来读取每个工作表中的数据。您还可以在工作表中定位关键字，并确定首位关键字。使用xlwt模块，您可以将统计数据保存为数组，并将其写入新的Excel文件中。

接下来，使用matplotlib模块来绘制直方图。您可以定义横坐标的取值数组，并使用bar函数来绘制每个数据点的直方图，可以设定不同的颜色和标签来表示不同的数据。使用autolabel函数来标注每个直方图的值，并使用legend函数绘制右上角的注释图。最后，设置横轴、纵轴和标题，并使用show函数显示图像。

综上所述，这是使用Python绘制Excel直方图的方法。您可以根据您的具体需求和数据进行相应的调整和修改。