【plt.hist绘制直方图】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib可视化】

【📊plt.pie绘制直方图】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib可视化】！

📈 一、引言

  数据可视化是数据分析和机器学习领域不可或缺的一部分。其中，直方图作为一种简单而直观的数据展示方式，常被用于展示数据的分布情况。在Python的Matplotlib库中，plt.hist()函数是实现直方图绘制的强大工具。本文将从入门到精通，带领大家全面了解plt.hist()函数的使用方法和技巧。

🔍 二、plt.hist()函数基础

plt.hist()函数的基本语法如下：

plt.histhist(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)

参数解释：

• x：需要绘制直方图的数据，可以是一维数组或列表。
• bins：指定直方图的柱子数量或边界，默认为10。也可以是一个数组，指定每个柱子的边界。
• color：指定柱子的颜色。
• alpha：指定柱子的透明度，取值范围为0~1。
• edgecolor：指定柱子的边框颜色。
• linewidth：指定柱子的边框线宽。

💡 示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=20, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='black', linewidth=1)

# 设置标题和轴标签
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图形
plt.show()

  以上代码将生成一个包含20个柱子的直方图，展示随机数据的分布情况。柱子的颜色为淡蓝色，透明度为0.7，边框颜色为黑色，边框线宽为1。

🎉 效果展示

🎨 三、plt.hist()进阶技巧

1. 自定义直方图外观

  当使用plt.hist()绘制直方图时，你可能想要进一步自定义其外观，以使其更加符合你的需求或更好地融入你的报告中。以下是一些自定义直方图外观的示例代码，并附有详细注释：

# 导入matplotlib的pyplot模块，用于绘图  
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入numpy库，用于数值计算  
import numpy as np


# 定义一个名为CustomHistogram的类，用于创建定制化的直方图
class CustomHistogram:
    # 初始化方法，在创建类实例时调用  
    def __init__(self, data, bins=30, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='black', linewidth=1, title='', xlabel='',
                 ylabel='', xlim=None, ylim=None, grid=False, save_to_file=None):
        # 设置数据  
        self.data = data
        # 设置直方图的柱子数量，默认为30  
        self.bins = bins
        # 设置柱子的颜色，默认为天蓝色  
        self.color = color
        # 设置柱子的透明度，默认为0.7  
        self.alpha = alpha
        # 设置柱子边缘颜色，默认为黑色  
        self.edgecolor = edgecolor
        # 设置柱子边缘线宽，默认为1  
        self.linewidth = linewidth
        # 设置图表标题  
        self.title = title
        # 设置x轴标签  
        self.xlabel = xlabel
        # 设置y轴标签  
        self.ylabel = ylabel
        # 设置x轴显示范围，默认为None，即不限制  
        self.xlim = xlim
        # 设置y轴显示范围，默认为None，即不限制  
        self.ylim = ylim
        # 设置是否显示网格线，默认为False  
        self.grid = grid
        # 设置保存图表的文件路径，默认为None，即不保存  
        self.save_to_file = save_to_file
        # 设置图例标签列表，默认为空  
        self.legend_labels = []
        # 设置字体属性，包括字体族、大小、粗细  
        self.font_properties = {'family': 'Arial', 'size': 12, 'weight': 'normal'}

        # 绘制直方图的方法

    def plot(self):
        # 绘制直方图  
        plt.hist(self.data, bins=self.bins, color=self.color, alpha=self.alpha, edgecolor=self.edgecolor,
                 linewidth=self.linewidth)
        # 设置图表标题，并设置字体大小和粗细  
        plt.title(self.title, fontsize=self.font_properties['size'], fontweight='bold')
        # 设置x轴标签，并设置字体大小  
        plt.xlabel(self.xlabel, fontsize=self.font_properties['size'])
        # 设置y轴标签，并设置字体大小  
        plt.ylabel(self.ylabel, fontsize=self.font_properties['size'])
        # 设置x轴和y轴刻度标签的字体大小  
        plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=self.font_properties['size'])
        # 如果设置了x轴显示范围，则限制x轴显示范围  
        if self.xlim is not None:
            plt.xlim(self.xlim)
            # 如果设置了y轴显示范围，则限制y轴显示范围
        if self.ylim is not None:
            plt.ylim(self.ylim)
            # 调用customize_axes方法定制坐标轴样式
        self.customize_axes()
        # 如果设置了显示网格线，则添加网格线  
        if self.grid:
            self.add_grid()
            # 如果设置了图例标签，则添加图例
        if self.legend_labels:
            self.add_legend(self.legend_labels)
            # 如果设置了保存文件路径，则保存图表到文件
        if self.save_to_file:
            self.save_chart(self.save_to_file)
            # 显示图表
        plt.show()

        # 定制坐标轴样式的方法

    def customize_axes(self):
        # 隐藏顶部的边框  
        plt.gca().spines['top'].set_visible(False)
        # 隐藏右侧的边框  
        plt.gca().spines['right'].set_visible(False)
        # 设置x轴刻度位置在底部  
        plt.gca().xaxis.set_ticks_position('bottom')
        # 设置y轴刻度位置在左侧  
        plt.gca().yaxis.set_ticks_position('left')

        # 添加网格线的方法

    def add_grid(self):
        # 添加y轴网格线，并设置透明度
        plt.grid(axis='y', alpha=0.75, linestyle='--')

    # 添加图例的方法
    def add_legend(self, labels):
        # 添加图例，传入图例标签列表
        plt.legend(labels)

        # 保存图表到文件的方法

    def save_chart(self, file_path):
        # 保存图表到指定文件路径
        plt.savefig(file_path)

        
# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    # 生成一些随机数据
    data = np.random.randn(1000)
    # 创建一个CustomHistogram实例
    histogram = CustomHistogram(data, bins=50, color='lightblue', alpha=0.6, edgecolor='black', linewidth=1.2,
                                title='Customized Histogram', xlabel='Value', ylabel='Frequency',
                                xlim=(-4, 4), ylim=(0, 60), grid=True, save_to_file='custom_histogram.png')
    # 绘制直方图
    histogram.plot()

  以上代码定义了一个名为CustomHistogram的类，用于创建并绘制定制化的直方图。类初始化时接收一系列参数，包括数据、直方图的柱子数量、颜色、透明度、边缘颜色、线宽、图表标题、轴标签、轴显示范围、是否显示网格线、保存文件路径等。类中有几个方法，分别用于绘制直方图、定制坐标轴样式、添加网格线、添加图例和保存图表到文件。

  在示例用法部分，代码生成了一些随机数据，然后创建了一个CustomHistogram的实例，并传入了一些定制参数。最后，调用plot方法绘制并显示了直方图，并且将其保存为名为custom_histogram.png的文件。

🎉 效果展示

2. 多组数据在同一张直方图上展示

  如果有多组数据需要展示，我们可以将它们绘制在同一张直方图上。通过传递多个数据序列给plt.hist()函数，并设置不同的柱子颜色，可以清晰地展示多组数据的分布情况，示例代码如下：

# 导入matplotlib.pyplot模块，用于绘图
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入numpy模块，用于处理数组和数学运算
import numpy as np

# 使用numpy生成两组随机数据
# data1是从标准正态分布中抽取的1000个随机数，并加上1作为偏移量
data1 = np.random.randn(1000) + 1
# data2是从标准正态分布中抽取的1000个随机数，并减去1作为偏移量
data2 = np.random.randn(1000) - 1

# 使用plt.hist函数绘制直方图
# 参数说明：
#   - [data1, data2]：要绘制的数据，这里有两组数据
#   - bins=30：将数据分为30个直方柱
#   - color=['#add8e6', '#ffa500']：设置直方柱的颜色，分别为浅天蓝色和橙色
#   - alpha=0.7：设置直方柱的透明度
#   - label=['Data Group 1', 'Data Group 2']：为每个数据组设置标签
#   - edgecolor='black'：设置直方柱的边缘颜色为黑色
#   - linewidth=1：设置直方柱的边缘线宽
plt.hist([data1, data2], bins=30, color=['#add8e6', '#ffa500'], alpha=0.7, label=['Data Group 1', 'Data Group 2'],
         edgecolor='black', linewidth=1)

# 添加网格线到图表上，仅对y轴添加网格线，并设置透明度为0.75
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)

# 设置x轴的标签，标签内容为'Value'，字体大小为12，颜色为暗红色
plt.xlabel('Value', fontsize=12, color='darkred')
# 设置y轴的标签，标签内容为'Frequency'，字体大小为12，颜色为暗红色
plt.ylabel('Frequency', fontsize=12, color='darkred')

# 设置图表的标题，标题内容为'Histogram Comparison of Two Data Groups'，字体大小为14，颜色为暗红色
plt.title('Histogram Comparison of Two Data Groups', fontsize=14, color='darkred')

# 计算两组数据的均值和中位数
mean1, median1 = np.mean(data1), np.median(data1)
mean2, median2 = np.mean(data2), np.median(data2)

# 在图表上添加文本，显示第一组数据的统计信息
# 参数说明：
#   - 0.75, 0.95：文本在图上的位置
#   - f'Data Group 1:\nMean: {mean1:.2f}\nMedian: {median1:.2f}'：要显示的文本内容，包括均值和中位数
#   - transform=plt.gca().transAxes：设置文本的位置参考坐标系为图的相对坐标系
#   - fontsize=10：设置文本字体大小
#   - verticalalignment='top'：设置文本垂直对齐方式为顶部对齐
#   - bbox：设置文本的边框样式和颜色
plt.text(0.75, 0.95, f'Data Group 1:\nMean: {mean1:.2f}\nMedian: {median1:.2f}',
         transform=plt.gca().transAxes, fontsize=10, verticalalignment='top',
         bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='lightblue', alpha=0.5))

# 在图表上添加文本，显示第二组数据的统计信息
# 参数与上面类似，只是位置和文本内容有所不同
plt.text(0.75, 0.70, f'Data Group 2:\nMean: {mean2:.2f}\nMedian: {median2:.2f}',
         transform=plt.gca().transAxes, fontsize=10, verticalalignment='top',
         bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='lightyellow', alpha=0.5))

# 调整图例的位置到图表的左上角
plt.legend(loc='upper left')

# 显示图表
plt.show()

# 将图表保存为名为'histogram_comparison.png'的图片文件，并设置分辨率为300dpi
plt.savefig('histogram_comparison.png', dpi=300)

🎉 效果展示

📚 四、参考文档|相关链接

1. 专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化(希望可以帮助你快速上手Matplotlib)
2. Matplotlib初探：认识数据可视化与Matplotlib
3. 数据分析利器对决：Matplotlib中的MATLAB风格与面向对象风格，你选谁？
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🌳 五、结尾

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