python中matplotlib庫(kù)直方圖怎么繪制

小編給大家分享一下python中matplotlib庫(kù)直方圖怎么繪制，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

例題：假設(shè)你獲取了250部電影的時(shí)長(zhǎng)（列表a中），希望統(tǒng)計(jì)出這些電影時(shí)長(zhǎng)的分布狀態(tài)（比如時(shí)長(zhǎng)為100分鐘到120分鐘電影的數(shù)量，出現(xiàn)的頻率）等信息，你應(yīng)該如何呈現(xiàn)這些數(shù)據(jù)？

一些概念及問(wèn)題：

• 把數(shù)據(jù)分為多少組進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

• 組數(shù)要適當(dāng)，太少會(huì)有較大的統(tǒng)計(jì)誤差，太多規(guī)律不明顯

• 組數(shù)：將數(shù)據(jù)分組，共分為多少組

• 組距：指每個(gè)小組的兩個(gè)端點(diǎn)的距離

• 組數(shù)：極差 / 組距，也就是 （最大值-最小值）/ 組距　　

• 頻數(shù)分布直方圖與頻率分布直方圖，hist()方法需增加參數(shù)normed

• 注意：一般來(lái)說(shuō)能夠使用plt.hist()方法繪制的直方圖是那些沒(méi)有統(tǒng)計(jì)過(guò)的數(shù)據(jù)，如果是統(tǒng)計(jì)過(guò)的數(shù)據(jù)為了能繪制像直方圖一樣的效果，可以使用條形圖plt.bar()方法來(lái)繪制，不過(guò)中間過(guò)程就會(huì)稍微麻煩一些

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
font = {'family': 'MicroSoft YaHei'}
matplotlib.rc('font', **font) # 使支持中文

a = [131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 128, 121, 142, 127, 130, 124,
   101, 110, 116, 117, 110, 128, 128, 115, 99, 136, 126, 134, 95, 138, 117, 111, 78, 132, 124, 113, 150, 110, 117, 86,
   95, 144, 105, 126, 130, 126, 130, 126, 116, 123, 106, 112, 138, 123, 86, 101, 99, 136, 123, 117, 119, 105, 137,
   123, 128, 125, 104, 109, 134, 125, 127, 105, 120, 107, 129, 116, 108, 132, 103, 136, 118, 102, 120, 114, 105, 115,
   132, 145, 119, 121, 112, 139, 125, 138, 109, 132, 134, 156, 106, 117, 127, 144, 139, 139, 119, 140, 83, 110, 102,
   123, 107, 143, 115, 136, 118, 139, 123, 112, 118, 125, 109, 119, 133, 112, 114, 122, 109, 106, 123, 116, 131, 127,
   115, 118, 112, 135, 115, 146, 137, 116, 103, 144, 83, 123, 111, 110, 111, 100, 154, 136, 100, 118, 119, 133, 134,
   106, 129, 126, 110, 111, 109, 141, 120, 117, 106, 149, 122, 122, 110, 118, 127, 121, 114, 125, 126, 114, 140, 103,
   130, 141, 117, 106, 114, 121, 114, 133, 137, 92, 121, 112, 146, 97, 137, 105, 98, 117, 112, 81, 97, 139, 113, 134,
   106, 144, 110, 137, 137, 111, 104, 117, 100, 111, 101, 110, 105, 129, 137, 112, 120, 113, 133, 112, 83, 94, 146,
   133, 101, 131, 116, 111, 84, 137, 115, 122, 106, 144, 109, 123, 116, 111, 111, 133, 150]
# 計(jì)算組數(shù)
d = 3 # 組距
num_bins = (max(a) - min(a)) // d # 計(jì)算組距的公式
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 設(shè)置圖片大小
plt.hist(a, num_bins) # 加上normed=True屬性之后變?yōu)轭l率分布直方圖
# 設(shè)置x軸的刻度
plt.xticks(range(min(a), max(a)+d, d))
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

效果圖

python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開(kāi)發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開(kāi)發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來(lái)的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無(wú)法離開(kāi)python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

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