python plt.hist 参数
时间: 2023-04-30 12:00:11 浏览: 92
plt.hist是Python中Matplotlib库中的一个函数,用于绘制直方图。它的参数包括:
1. x:要绘制直方图的数据,可以是一个数组或者一个序列。
2. bins:直方图的柱数,可选项,默认为10。
3. range:直方图的数据范围,可选项,默认为None。
4. density:是否将直方图归一化,可选项,默认为False。
5. cumulative:是否绘制累计直方图,可选项,默认为False。
6. histtype:直方图的类型,可选项包括'bar'、'barstacked'、'step'、'stepfilled'。
7. align:直方图的对齐方式,可选项包括'left'、'mid'、'right'。
8. color:直方图的颜色。
9. label:直方图的标签。
10. stacked:是否堆叠直方图,可选项,默认为False。
11. orientation:直方图的方向,可选项包括'horizontal'、'vertical'。
12. rwidth:直方图的宽度,可选项,默认为0.8。
13. log:是否使用对数坐标,可选项,默认为False。
14. bottom:直方图的底部位置,可选项,默认为None。
15. weights:每个数据点的权重,可选项,默认为None。
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python plt.hist
Python plt.hist是Python图形绘制库matplotlib提供的直方图绘制函数。直方图是一种统计图形,用来展示数据的分布情况。plt.hist函数接收一个包含数据的数组作为输入,然后根据数据的范围和指定的bin数将其划分为相应的区间,并绘制每个区间的条形图。
plt.hist函数的最常用参数包括:
1. bins:指定分成多少个区间,可以是整数、数组或字符串。默认值为10。
2. range:指定数据范围,以二元组的形式表示。默认值为数据最大值和最小值。
3. density:指定是否将每个区间的统计值归一化为区间宽度之和为1的概率密度。若为True,则纵轴单位变为概率密度,否则为计数值。默认值为False。
4. alpha:指定透明度,介于0和1之间的浮点数。默认值为1。
使用plt.hist函数可以方便地绘制直方图,以便更好地了解数据的分布情况。同时,可以对直方图进行美化和定制,如修改颜色、边框、标签等,以符合实际需求。
plt.hist参数
plt.hist函数是用来绘制直方图的,其参数如下:
- x:要绘制直方图的数据,可以是一个一维数组或者一个列表。
- bins:直方图的柱子数量,默认为10。可以是一个整数,表示柱子的数量,也可以是一个序列,表示每个柱子的边界值。
- range:绘制直方图的数据范围,只考虑在范围内的数据,默认为None。
- density:是否将直方图归一化,默认为False。
- weights:每个数据点的权重,默认为None。
- cumulative:是否绘制累积频率直方图,默认为False。
- bottom:柱子的底部高度,默认为None。
- histtype:直方图的类型,可以是'bar'、'barstacked'、'step'、'stepfilled'中的一种,默认为'bar'。
- align:柱子的对齐方式,可以是'left'、'mid'、'right'中的一种,默认为'mid'。
- orientation:直方图的方向,可以是'horizontal'、'vertical'中的一种,默认为'vertical'。
- rwidth:每个柱子的宽度,默认为None。
- log:是否使用对数刻度,默认为False。
- color:柱子的颜色。
- label:标注直方图的标签。
- stacked:是否堆叠多个直方图,默认为False。
示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=20, color='steelblue', edgecolor='k')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram')
plt.show()
```