jupyter设置直方图左侧的密度范围

您可以使用 matplotlib 库中的 hist() 函数来绘制直方图，并使用参数 range=(min_value, max_value) 来设置密度范围。例如，以下代码可以将数据集 x 的直方图绘制在左侧密度范围为 [0, 10] 的坐标系中：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.hist(x, bins=10, range=(0, 10))
plt.show()

请注意，参数 bins 指定了直方图的条数，可以根据数据集的大小和分布进行调整。

相关问题

jupyter notebook直方图

Jupyter Notebook直方图是一种数据可视化工具，用于展示数据的分布情况。它将数据分成若干个区间，统计每个区间内数据的数量，并将结果以柱状图的形式呈现出来。直方图可以帮助我们更直观地了解数据的分布情况，从而更好地进行数据分析和决策。在Jupyter Notebook中，我们可以使用Python的matplotlib库或者seaborn库来绘制直方图。

jupyter频数直方图显示数据

要在Jupyter Notebook中显示频数直方图，可以使用Python中的matplotlib库。以下是一个示例代码，它将生成一个频数直方图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]

# 绘制频数直方图
plt.hist(data, bins=5, edgecolor='black')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Frequency Histogram')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们先创建了一个数据列表，然后使用`plt.hist()`函数绘制了一个频数直方图。我们将`bins`参数设置为5，这意味着我们将数据分成5个区间，并且将每个区间中的频数绘制成一个条形。我们还设置了`edgecolor`参数来给条形边缘添加黑色颜色。

最后，我们添加了标签和标题，并使用`plt.show()`函数显示了图形。你可以根据自己的数据和需求修改代码中的参数。