Matplotlib 绘制直方图介绍

Matplotlib 是一个基于 Python 的绘图库，可以用来绘制各种类型的图表，包括直方图。直方图是一种展示数据分布情况的图表，它将数据分成若干个等距的区间，然后统计每个区间内数据的数量或频率，并绘制成条形图。直方图通常用于探索数据的分布情况，以及了解数据的中心趋势和离散程度。

Matplotlib 绘制直方图主要涉及以下步骤：

1. 导入 Matplotlib 库和 NumPy 库。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 生成数据并计算直方图。

data = np.random.randn(1000)  # 生成1000个标准正态分布的随机数
hist, bins = np.histogram(data, bins=10, range=(-3, 3))  # 计算直方图

其中，`np.random.randn(1000)` 生成 1000 个标准正态分布的随机数，`hist, bins = np.histogram(data, bins=10, range=(-3, 3))` 计算数据的直方图，其中 `bins` 是区间的边界值，`hist` 是每个区间内数据的数量。

3. 绘制直方图。

plt.hist(data, bins=10, range=(-3, 3))
plt.show()

其中，`plt.hist()` 函数用于绘制直方图，`bins` 指定区间的数量，`range` 指定区间的范围。

完整的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
hist, bins = np.histogram(data, bins=10, range=(-3, 3))
plt.hist(data, bins=10, range=(-3, 3))
plt.show()

执行以上代码可以得到一个标准正态分布的直方图。