如何在 Matplotlib 中繪製資料列表的直方圖
Suraj Joshi
2020年11月7日
我們可以使用 plt.hist() 方法從資料列表中繪製直方圖。
plt.hist() 方法的語法
matplotlib.pyplot.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)
示例：從資料列表中使用 Matplotlib 繪製直方圖
import matplotlib.pyplot as plt
data = [3,4,2,3,4,5,4,7,8,5,4,6,2,1,0,9,7,6,6,5,4]
n, bins, patches=plt.hist(data)
plt.xlabel("Values")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Histogram")
plt.show()
輸出：
在這裡，我們在一個列表 data 中有數值。我們將這個列表傳入 plt.hist() 命令，從值列表中生成一個直方圖。plt.hist() 方法會返回二進位制的頻率、二進位制的端點以及用於建立直方圖的補丁列表。
在本例中，我們沒有設定 bins 引數的值。預設情況下，bins 的值是 10，所以指令碼會從 10 個 bins 的資料列表中建立直方圖。
此外，我們可以在製作直方圖時使用 bins 命令控制直方塊的數量。
import matplotlib.pyplot as plt
data = [3,4,2,3,4,5,4,7,8,5,4,6,2,1,0,9,7,6,6,5,4]
n, bins, patches=plt.hist(data,bins=20)
plt.xlabel("Values")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Histogram with 20 bins")
plt.show()
輸出：
這個過程顯示了由 20 個直方塊組成的直方圖，這是平均劃分整個列表值範圍的結果。
預設情況下，density 引數的值被設定為 False；這意味著我們在直方圖中得到每個 bin 的精確計數的圖。如果我們想讓列表中每個 bin 的概率密度圖，我們需要將 density 設定為 True。如果 density 為 True，直方圖下的區域積分為 1。
import matplotlib.pyplot as plt
data = [3,4,2,3,4,5,4,7,8,5,4,6,2,1,0,9,7,6,6,5,4]
n, bins, patches=plt.hist(data,bins=20,density=True)
plt.xlabel("Weight")
plt.ylabel("Probability")
plt.title("Histogram with Probability Plot")
plt.show()
輸出：
現在我們可以使用 color 引數設定直方圖的顏色。
import matplotlib.pyplot as plt
data = [3,4,2,3,4,5,4,7,8,5,4,6,2,1,0,9,7,6,6,5,4]
n, bins, patches=plt.hist(data,bins=20,density=True,color='red')
plt.xlabel("Weight")
plt.ylabel("Probability")
plt.title("Red Histogram Plot")
plt.show()
輸出：
此方法生成紅色的直方圖。
Author: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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