NumPy - 使用 Matplotlib 的直方图

  • 简述

    NumPy 有一个numpy.histogram()函数是数据频率分布的图形表示。对应于类间隔的水平大小相等的矩形称为binvariable height对应频率。
  • numpy.histogram()

    numpy.histogram() 函数将输入数组和 bin 作为两个参数。bin 数组中的连续元素充当每个 bin 的边界。
    
    import numpy as np 
       
    a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) 
    np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) 
    hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) 
    print hist 
    print bins 
    
    它将产生以下输出 -
    
    [3 4 5 2 1]
    [0 20 40 60 80 100]
    
  • plt()

    Matplotlib 可以将直方图的这种数字表示形式转换为图形。这plt() functionpyplot 子模块将包含数据的数组和 bin 数组作为参数,并转换为直方图。
    
    from matplotlib import pyplot as plt 
    import numpy as np  
       
    a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) 
    plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100]) 
    plt.title("histogram") 
    plt.show()
    
    它应该产生以下输出 -
    直方图