python绘制频率分布直方图,频率分布直方图经典例题

　　在Python做频数分布直方图的项目中，前期观察数据的分布对探索数据规律非常有用。概率分布代表样本数据的模式。不管是长是坏，只要有影像就完美了。用Python制作频数分布直方图非常简洁。频率很高，所以记录在这里。Python解决方案更好。代码简洁不偷懒~

　　如果数据采集范围不宽，直方图可以等宽间隔显示。这也是最常见的。如果数据值的范围比较大，还可以自定义区间的端点来绘制图像。它表现在以下两种情况。

　　plt.hist函数有一个参数，其规范化值默认为None。这意味着数据没有标准化。在这种情况下，会创建一个频率直方图，添加normalized=true，并创建一个标准频率直方图。

　　1.间隔长度相同并且直方图#-*-code=utf-8-*-importdatetimeimportnumpyasnpimportmatplotlib . pyplotportmatplotlibfont 1=matplotlib . font _ manager . font pro PRT simsun . TTC )#频率分布直方图#长度中设置的左右空白大小# bin _ interval DEF probability _ distribution(data，margin=1):Bins=range(min(data)max)Bins _ interval(print)len(Bins)BinsYLabel(概率))。left，rectangle=PLT.hist(x=data，bins=bins，normed=True，histtype=bar ，color=[r] ) for x，Yinshprob): #字体顶部字符数#频率分布数据normalized=True PLT . text(xbins _ interval/2，y 0.003， %.2f% y，Ha=center va=top) #频率分布数据normalized=false # PLT . text(xbins _ interval/2，y 0.25， %.2f% y，Ha=不同间隔长度的频率直方图(-(*-encoding=utf-8-*-importdatetimeimportnumpyasnpimportmatplotlib . pyplotportmatplotlibfont 1=matplotlib . font _ manager . font pro PRT simsun . TTC #自己给定间隔， 对小于区间左端点的点和大于区间右端点的点进行统一处理，便于处理不均匀的数据分布# bins 设置区间值列表# margins设置左右空白大小#标签右上角显示的图例文本 eimportnumpyasnpdata=NP . random . normal(0，1，1000)bin=NP . arange(-5，5， 0.1)probabilitite bins=bins) defprobaack label= distribution (:bins=sorted(bins)length=len)bins)interval=NP . zezeneilengthandvalue=bins[I]:I=1 interval[I]=1 interval=interval/floating(PLT . xlim(min(bins)-margin-999)PLT . title(probability-distribution)(PLT . xlabel)interval)(PLT . ylabel)probability)(PLT . baabel label label=label(PLT . legend)PLT . show

　　频率分布直方图

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