Python绘制类别频数水平条形图实战教程

本篇文章主要介绍如何使用Python实现读取类别频数数据并绘制水平条形图的案例。首先，我们需要理解数据分组与频数分布的概念。在Python中，我们通常使用pandas库来处理数据，如导入所需的库： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 数据分组是将数据按照一定的规则划分到不同的区间，形成频数分布表，这有助于分析数据的集中趋势和分布特征。文章提供了一个自定义函数`data_count`，用于根据用户设置的区间范围（例如1-51，步长为1）计算每个区间内的数据频数。这个函数通过遍历数据列表，检查每个值是否落在指定范围内，然后累加计数。 ```python def data_count(data, r1, r2, step): # ...代码细节... return r ``` 频数计算部分展示了如何使用`data_count`函数，通过对具体数据集（这里假设为g11和g22）应用该函数，得到两个数据集的频数分布表。 接下来，作者使用matplotlib库中的`plot_bar`函数来创建水平条形图，展示数据的频数分布情况。该函数接收两个参数：`plot_data`（包含频数分布数据的DataFrame）和`title`（图表标题）。在绘制时，我们关注`plot_data.iloc[:,1].values`，这部分获取的是频数列，即图形的高度数据。 ```python def plot_bar(plot_data, title): plt.figure(figsize=(10, 15)) plt.barh(plot_data.index, plot_data.iloc[:, 1].values, tick_label=plot_data.iloc[:, 0]) plt.title(title) plt.xlabel('频数') plt.ylabel('区间') plt.show() ``` 总结来说，这篇文章详细展示了如何通过Python实现从原始数据中提取类别频数，并利用matplotlib库创建水平条形图，以清晰直观地呈现数据的分布情况。这对于数据分析和可视化非常有用，特别是在类别众多且需要简洁呈现时。整个过程包括数据预处理（分组与计数）、数据可视化（水平条形图），以及关键代码的编写和调用。