matplotlib 实用教程：如何创建直方图和箱线图

# 1. 引言

### 介绍
在数据分析和可视化领域，matplotlib库是一个非常重要的工具。它提供了丰富的绘图函数，可以创建各种类型的图表，包括直方图和箱线图。本文旨在帮助读者学习如何使用matplotlib库来创建直方图和箱线图，并深入理解它们在数据可视化中的重要性。

### 目标
通过本文的学习，读者将能够掌握以下内容：
- 理解直方图的定义和作用
- 掌握如何创建直方图并设置其样式和标签
- 理解箱线图的作用和组成要点
- 掌握如何创建箱线图并解读其中的统计信息

让我们开始学习如何使用matplotlib库来创建直方图和箱线图吧！

# 2. 理解直方图

直方图是一种常见的数据可视化工具，它用于展示数据分布的频率。它将数据分成若干个等宽的区间，每个区间内的数据数量被表示为该区间的柱状图的高度。直方图在数据探索和分析中非常重要，可以帮助我们快速了解数据的分布情况和特点。

### 2.1 直方图的定义和作用

直方图是一种统计图形，用于展示数据的分布情况。它通过将数据划分为多个区间，以柱状图的形式表示每个区间内数据的数量或频率。直方图的主要作用包括：

- 揭示数据集的分布情况：直方图可以显示数据在不同区间内的分布情况，帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和异常值等。
- 发现数据的特征和模式：直方图可以帮助我们发现数据集中存在的特征和模式，例如峰值、偏态、对称性等。
- 比较不同数据集的分布情况：通过绘制多个直方图，我们可以直观地比较不同数据集的分布情况，以便进行数据之间的比较和分析。

### 2.2 直方图的组成部分和特性

直方图由多个矩形柱状图组成，每个柱状图代表一个数据区间。直方图的组成部分包括：

- 横轴（x轴）：表示数据的取值范围或区间。
- 纵轴（y轴）：表示数据区间内数据的个数或频率。
- 柱状图：用于表示每个区间内数据的数量或频率，柱状图的高度表示数据在该区间的分布情况。

直方图具有以下特性：

- 形状：直方图的形状可以反映数据集的分布情况，例如对称、左偏、右偏等。
- 中心趋势：直方图的中心趋势可以通过观察柱状图的峰值位置判断，例如峰值位于中心附近表示数据集集中分布。
- 离散程度：直方图的离散程度可以通过观察柱状图的宽度和高度变化判断，宽度较小且高度较高表示数据集较为集中。

### 2.3 如何选择合适的数据分组和区间

在创建直方图时，选择合适的数据分组和区间是十分重要的。以下是一些常用的方法：

- Sturges准则：根据数据集的大小n，选择合适的分组数量k=1+log2(n)。
- Scott's规则：根据数据集的标准差和大小选择合适的区间宽度h=3.5*σ/n^(1/3)。
- Freedman-Diaconis准则：根据数据集的50%分位数和大小选择合适的区间宽度h=2*(Q3-Q1)/n^(1/3)。

根据数据的特点和分析目的，我们可以选择合适的方法来确定数据的分组和区间。在创建直方图时，合适的数据分组和区间可以更好地展示数据的特点和模式。

# 3. 创建直方图

为了创建直方图，在使用matplotlib之前，我们需要导入matplotlib库和必要的依赖。可以使用以下代码来导入matplotlib库和numpy库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

一旦导入了所需的库，我们就可以使用`matplotlib.pyplot.hist()`函数来创建直方图。该函数的基本语法如下：

plt.hist(data, bins, range, color, label, alpha)

- `data`: 要绘制直方图的数据。
- `bins`: 直方图的柱状体个数。
- `range`: 数据的范围，可以是一个元组或一个整数。
- `color`: 直方图的颜色。
- `label`: 给直方图添加一个标签。
- `alpha`: 设置直方图的透明度。

让我们举一个例子来说明如何创建直方图。假设我们有一个包含学生考试成绩的数据集，请创建一个直方图用于显示考试成绩的分布情况。

scores = [62, 84, 70, 93, 75, 89, 78, 81, 6