用 Python 生成直方图：你会怎么做？

网摘文苑 2022-12-05 发布于新疆

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你想知道如何在 Python 中生成直方图吗？在这篇文章中，我将向你展示如何操作。

数值数据的分布可以用直方图表示（Karl Pearson 引入了这个术语）。直方图是数据的可视化表示，它使用不同高度的条形图，其中每个条形图将数字划分为不同的范围。可用于在 Python 中绘制直方图的两个模块是 Matplotlib 和 Pandas。

让我们了解如何创建直方图！

什么是直方图？

直方图是数据分析中非常重要的图形。直方图是一种使用不同高度的条显示数字数据集分布的方法。更高的条形表明更多数据落在该特定范围内。

本文的目的是让你熟悉直方图

我们将从使用 Python 和 Matplotlib 绘制直方图开始。Matplotlib 是一个可用于生成图形和图表的库。

如何使用 NumPy 为直方图生成数据？

在继续之前，让我们创建一些虚拟数据，我们将使用这些数据通过 NumPy 绘制直方图。

NumPy 是一个可以处理多维数组的 Python 库。

我之前的文章有详细介绍Numpy跟Matplotlib：

Python每日一库之Numpy

理解 Matplotlib 需要知道的 4 件事

要安装 NumPy，请以管理员身份打开命令提示符。然后键入以下将在你的计算机上安装 NumPy 的命令。

pip install numpy

同样，你可以使用以下 Pip 命令安装 Matplotlib：

pip install matplotlib

导入 NumPy 后，你可以使用 NumPy 数组生成数据。以下代码从正态高斯分布中生成随机样本。

import numpy as np # 创建虚拟数据点data = np.random.normal( 170 , 10 , 250 ) print( data )

输出是：

你已使用 NumPy 生成示例数据。

现在我们将继续使用这些数据绘制直方图。

如何使用 Python 和 Matplotlib 绘制直方图？

我们已经使用 NumPy 生成了数据。我们现在将使用 Matplotlib 绘制第一个直方图。

以下代码片段生成一个非常基本的直方图。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.random.normal(170, 10, 250)plt.hist(data)plt.show()

我们已经成功绘制了第一个直方图。

Matplotlib 带有很多参数来自定义图形和图表。我们将使用它们来使上面的直方图更好。

在下表中，你可以看到一些常用参数：

参数说明 binsbins参数用于指定要将分布划分成的bins（区间）的数量。color颜色参数用于对直方图进行着色。bottom允许修改直方图中每个bin底部的位置。align它定义直方图条的水平对齐方式（“左”、“中”、“右”）。

有许多参数没有在上表中显示。你可以在matplotlib.pyplot.hist()方法的官方文档中找到它们。

现在让我们使用上面的一些参数来查看直方图中的差异。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np data = np.random.normal(170, 10, 250)plt.hist(data, bins= 20, color='green')plt.show()

上面的代码是相同的，略有变化。我们已将 bins 设置为 20，将直方图的颜色设置为绿色。

这是直方图的样子：

如何使用 Pandas 绘制直方图？

为了操作和分析数据，Python 编程语言有一个名为 Pandas 的软件包。它允许你使用时间序列和数学表。

我之前的文章有详细介绍Pandas：Python每日一库之Pandas

在 Pandas 的帮助下，你可以轻松高效地执行数据分析任务。

使用 Pandas，你可以使用内置函数hist()绘制直方图。

我们将根据已经生成的数据使用hist()函数生成直方图。

看看下面的代码：

# import librariesimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # generate random data using NumPyrandom_data = np.random.normal(170, 10, 250) # convert the data into a Pandas DataFramedataframe = pd.DataFrame(random_data) # plot histogram using Pandas hist() functiondataframe.hist()

在此代码中，我们生成与之前使用 NumPy 所做的相同的数据，然后我们为生成的数据创建一个Pandas DataFrame。

然后，我们在 Pandas DataFrame 上调用hist()函数，它会生成以下直方图。