Python绘制直方图

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python绘制直方图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

初步

对于大量样本来说，如果想快速获知其分布特征，最方便的可视化方案就是直方图，即统计落入不同区间中的样本个数。

以正态分布为例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xs = np.random.normal(0, 1, size=(5000))
fig = plt.figure()
for i,b in enumerate([10, 50, 100, 200],1):
    ax = fig.add_subplot(2,2,i)
    plt.hist(xs, bins=b)

plt.show()

其中bins参数用于调控区间个数，出图结果如下

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参数

直方图函数的定义如下

hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs)

除了x和bins之外，其他参数含义为

range 绘图区间，默认将样本所有范围纳入其中
density 为True时，纵坐标单位是占比
weights 与x个数相同，表示每个值所占权重
cumulative 为True时，将采取累加模式
bottom y轴起点，有了这个，可以对直方图进行堆叠
histtype 绘图类型
align 对其方式，可选left, mid, right三种，代表左中右
oritentation 绘制方向，可选vertical和horizontal两种
rwitdth 数据条宽度
log 为True时，开启对数坐标
color, label 颜色，标签
stacked

绘图类型

histtype共有4个选项，分别是bar, barstacked, step以及stepfilled，其中barstacked表示堆叠，下面对另外三种参数进行演示

types = ['bar', 'step', 'stepfilled']
fig = plt.figure()
for i,t in enumerate(types,1):
    ax = fig.add_subplot(1,3,i)
    plt.hist(xs, bins=50, histtype=t, rwidth=0.5)

plt.show()

效果如下

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堆叠直方图，就是把多个直方图叠在一起

bins = [10, 30, 100]
ws = [1, 0.7, 0.5]

for b,w in zip(bins, ws):
    print(b,w)
    plt.hist(xs, bins=b, density=True, 
        histtype='barstacked', rwidth = w, alpha=w)

plt.show()

效果如下

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多组数据直方图对比

直方图中设置了rwidth选项，这意味着可以通过合理安排数据条宽度，以实现多组数据直方图在一个图像中更加

N = 10000
labels = ["norm", "power", "poisson"]
data = np.array([
    np.random.normal(0, 1, size=N)**2,
    np.random.power(5, size=N),
    np.random.uniform(0, 1, size=N)
]).T

plt.hist(data, 50, density=True, range=(0,1), label=labels)
plt.legend()
plt.show()