NumPy教程:使用 Matplotlib 绘制直方图

2018年9月27日10:51:11后端程序开发评论1,985 views字数 628阅读模式

NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量height对应于频率。

numpy.histogram()

numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数。 bin数组中的连续元素用作每个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

输出如下:

[3 4 5 2 1]
[0 20 40 60 80 100]

plt()

Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot子模块的plt()函数将包含数据和bin数组的数组作为参数,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()
Python

输出如下:

NumPy教程:使用 Matplotlib 绘制直方图

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