python直方圖繪制
㈠ 如何用python繪制各種圖形
1.環境
系統：windows10
python版本：python3.6.1
使用的庫：matplotlib，numpy
2.numpy庫產生隨機數幾種方法
import numpy as np
numpy.random
rand(d0,d1,...,dn)
In [2]: x=np.random.rand(2,5)
In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807, 0.03993009],
[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])
randn(d0,d1,...,dn)查詢結果為標准正態分布
In [4]: x=np.random.randn(2,5)
In [5]: x
Out[5]:
array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , 0.89749635],
[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])
randint(low,high,size)
生成low到high之間（半開區間 [low, high)），size個數據
In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)
In [7]: x
Out[7]: array([4, 4, 2, 7])
random_integers(low,high,size)
生成low到high之間（閉區間 [low, high)），size個數據
In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)
In [11]: x
Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])
3.散點圖
x x軸
y y軸
s 圓點面積
c 顏色
marker 圓點形狀
alpha 圓點透明度#其他圖也類似這種配置
N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()
8.箱型圖
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 點的形狀，whis虛線的長度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 點的形狀，whis虛線的長度
㈡ 如何用python畫出直方圖的包絡線
有一組數據想用直方圖畫出他們的數值分布，使用代碼：
num=20
histo=plt.hist(data,num)
plt.plot(histo[1][0:num],histo[0],"r",linewidth=2) 畫出的直方圖的bar是分散的如圖，紅色曲線為每條bar的包絡線。現在想做出所有bar的包絡線，比如圖中所有bar的分布可以畫出一條類似高斯曲線的包絡線，表示數據是高斯分布，請問如何實現
這個問題解決了，其實很簡單，更改bins的寬度即可
㈢ 如何用python畫直方圖
給定一個序列t：
hist = {}
for x in t:
hist[x] = hist.get(x,0)+1
得到的結果是一個將值映射到其頻數的字典。將其除以n即可把頻數轉換成頻率，這稱為歸一化：
n = float(len(t))
pmf = {}
for x, freq in hist.items():
pmf[x] = freq/n
㈣ python 怎麼畫直方圖
使用matplotlib.pyplot.hist()。
㈤ 怎麼用python畫數據分布直方圖
計算頻數：
給定一個序列t：
hist = {}
for x in t:
hist[x] = hist.get(x,0)+1
得到的結果是一個將值映射到其頻數的字典。將其除以n即可把頻數轉換成頻率，這稱為歸一化：
n = float(len(t))
pmf = {}
for x, freq in hist.items():
pmf[x] = freq/n
繪制直方圖：
Vals, freqs = hist.Render()
rectangles = pyplot.bar(vals, freqs)
pyplot.show()
繪制概率質量函數：
採用柱狀圖，可以用pyplot.bar或myplot.Hist。如果Pmf中的值不多，柱狀圖就比較合適
採用折線圖，可以用pyplot.plot或者myplot.Pmf。如果Pmf中的值較多，且比較平滑，折線圖就比較合適。
*百分比差異圖
直觀顯示兩組數據的分布差異，詳見教材。
㈥ Python如何運用matplotlib庫繪制3D圖形
3D圖形在數據分析、數據建模、圖形和圖像處理等領域中都有著廣泛的應用，下面將給大家介紹一下如何在Python中使用 matplotlib進行3D圖形的繪制，包括3D散點、3D表面、3D輪廓、3D直線（曲線）以及3D文字等的繪制。
准備工作：
python中繪制3D圖形，依舊使用常用的繪圖模塊matplotlib，但需要安裝mpl_toolkits工具包，安裝方法如下：windows命令行進入到python安裝目錄下的Scripts文件夾下，執行： pip install --upgrade matplotlib即可；Linux環境下直接執行該命令。
安裝好這個模塊後，即可調用mpl_tookits下的mplot3d類進行3D圖形的繪制。
下面以實例進行說明。
1、3D表面形狀的繪制
這段代碼是繪制一個3D的橢球表面，結果如下：
2、3D直線（曲線）的繪制
這段代碼用於繪制一個螺旋狀3D曲線，結果如下：
3、繪制3D輪廓
繪制結果如下：
相關推薦：《Python視頻教程》
4、繪制3D直方圖
繪制結果如下：
5、繪制3D網狀線
繪制結果如下：
6、繪制3D三角面片圖
繪制結果如下：
7、繪制3D散點圖
繪制結果如下：
㈦ 直方圖知道每組頻數如何用python畫出直方圖
可以使用Pycharts庫來完成，你可以網路一下學習教程，幾分鍾就可以學會。
下面是我給出的一個示例，僅供參考：
frompyechartsimportBar
bar=Bar('我的第一個圖表','這里是副標題')
kwargs=dict(
name='柱形圖',
x_axis=['襯衫','羊毛衫','雪紡衫','褲子','高跟鞋','襪子'],
y_axis=[5,20,36,10,75,90]
)
bar.add(**kwargs)
bar.render('bar01.html')
㈧ python繪制直方圖,無法識別10與9的大小
因為你所比較的是兩個字元串，而不是兩個數。如果不加引號，你所比較的才是10和9這兩個數的大小關系。
Python中變數的大小比較：
當被比較的變數是兩個數（包括整型和浮點型）時，系統直接比較它們的大小；
但當被比較的是兩個兩個字元串時，系統會比較它們首字元的ASCII碼大小，首字元ASCII碼大的字元串較大。當首字元ASCII碼相等時，系統繼續比較第二個字元，判斷標准與第一位一樣，若仍相等，則繼續比較第三個、第四個，直至較短字元串的末字元。若此時仍未判斷出兩字元串大小關系，則以兩字元串長度為最終判斷依據，較長的字元串較大。若此時兩字元串等長，則兩字元串相等。
㈨ python3的畫直方圖的程序hist中的alpha參數是什麼意思啊
理解為填充顏色的深度，你把alpha設置成0.99和0.01，看看畫出來的結果就知道了
㈩ python plt怎麼繪制直方圖
#/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
importnumpyasnp
data=np.random.normal(0,1,100)
bins=np.arange(-10,10,1)
plt.xlim([min(data)-1,max(data)+1])
plt.hist(data,bins=bins,alpha=0.5)
plt.title('Randomdatahistogram')
plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('count')
plt.show()