用plt.hist画图

你想知道如何用plt.hist画出直方图。可以使用如下的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30)

# 添加标题和标签
plt.title("Histogram")
plt.xlabel("Values")
plt.ylabel("Frequency")

# 显示图像
plt.show()

这将生成一个包含随机数据的直方图，使用30个条形桶进行绘制。你可以根据需要调整这些参数，以获得所需的图像效果。希望这可以帮助回答你的问题。

相关问题

plt.plot 显示图形 必须采用 numpy格式数据 tensor 数据不能画图吗？

在使用 Matplotlib 绘制图形时，通常需要将数据转换为 numpy 格式。但是，如果你使用的是 PyTorch 的 Tensor 数据，也可以很容易地将其转换为 numpy 格式来进行绘制。具体来说，你可以使用 `tensor.numpy()` 方法将 Tensor 转换为 numpy 数组，然后再使用 Matplotlib 绘制图形。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 Tensor 数据
data = torch.randn(100)

# 将 Tensor 数据转换为 numpy 格式
data_np = data.numpy()

# 绘制直方图
plt.hist(data_np, bins=20)
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了一个包含 100 个随机数的 Tensor 数据。然后，我们使用 `data.numpy()` 方法将其转换为 numpy 数组，并将其传递给 `plt.hist()` 函数来绘制直方图。最后，我们调用 `plt.show()` 方法来显示图形。

lsl1=np.float64(df4.values[4][df02+1]) usl1=np.float64(df4.values[3][df02+1]) cpu1=np.float64(df4.values[1][df02+1]) cpl1=np.float64(df4.values[2][df02+1]) cpk1=np.float64(df4.values[5][df02+1]) v1=np.float64(0.618*0.618*(usl1-lsl1)) stdev1 =stdev[1] u1=u[1] sigma = 3 fail1=df4.values[0][df02+1] # 生成横轴数据平均分布 x1 = np.linspace(u1 - sigma * stdev1, u + sigma * stdev1, 1000) # 计算正态分布曲线 y1 = np.exp(-(x1 - u1) ** 2 / (2 * stdev1 ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev1) # 使用matplotlib画图 plt.xlim(lsl1 - v1, usl1 + v1) plt.plot(x1, y1,linewidth=1) plt.hist(df4.iloc[6:,df02+1], bins=df4.iloc[:,0].size-7, density=True,color='r') plt.title("{0}".format(fail1),fontsize=7) plt.title("cpk={0}".format(cpk1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpu={0}".format(cpu1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpl={0}".format(cpl1),fontsize=7,loc='left') plt.axvline(usl1,color='r', linestyle='--') plt.axvline(lsl1,color='r', linestyle='--') plt.text(u1, 0.15, 'Mean: {:.2f}'.format(u1)) plt.text(stdev1, 0.12, 'Std: {:.2f}'.format(stdev1)) plt.text(usl1, 0.09, 'USL: {:.2f}'.format(usl1)) plt.text(lsl1, 0.06, 'LSL: {:.2f}'.format(lsl1)) plt.show()

这是一段Python代码，根据df4数据框的值和df02变量的值，将它们转换为浮点数类型的lsl1、usl1、cpu1、cpl1、cpk1、v1、stdev1、u1和fail1变量。其中，stdev1和u1是之前计算得到的。