data=np.random.randn(1000)# 设置固定的bin宽度bin_width=0.5bins=np.arange(min(data),max(data)+bin_width,bin_width)plt.hist(data,bins=bins)plt.title('Histogram with Fixed Bin Width - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')plt.show() Python Copy Output: 在这个例子...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成示例数据data=np.random.randn(1000)# 使用多个参数绘制直方图plt.hist(data,bins=30,range=(-3,3),density=True,alpha=0.7,color='skyblue',edgecolor='black')plt.title('Customized Histogram - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Density...
# make a histogram of the data array pl.hist(data) # make plot labels pl.xlabel(’data’) pl.show() 如果不想要黑色轮廓可以改为pl.hist(data, histtype=’stepfilled’) 2.3.1 自定义直方图bin宽度 Setting the width of the histogram bins manually 增加这两行 bins = np.arange(-5., 16., ...
NotesThe methods to estimate the optimal number of bins are well founded in literature, and are inspired by the choices R provides for histogram visualisation. Note that having the number of bins proportional to is asymptotically optimal, which is why it appears in most estimators. These are sim...
2.3.1 自定义直方图bin宽度 Setting the width of the histogram bins manually 增加这两行 bins = np.arange(-5., 16., 1.) #浮点数版本的range pl.hist(data, bins, histtype=’stepfilled’) 3 同一画板上绘制多幅子图 Plotting more than one axis per canvas ...
自己定义直方图bin宽度 Setting the width of the histogram bins manually 添加两行 bins = np.arange(-5., 16., 1.) #浮点数版本号的range pl.hist(data, bins, histtype=’stepfilled’) 同一画板上绘制多幅子图 Plotting more than one axis per canvas ...
直方图（Histogram）是一种用于展示数据分布情况的图表，它通过将数据范围分割成若干个区间（通常称为“箱...
# make a histogram of the data array 1. pl.hist(data) 1. # make plot labels 1. pl.xlabel(’data’) 1. pl.show() 1. 假设不想要黑色轮廓能够改为pl.hist(data, histtype=’stepfilled’) 自己定义直方图bin宽度 Setting the width of the histogram bins manually ...
plt.hist2d(x,y,bins=30,cmap='Blues')cb=plt.colorbar()cb.set_label('counts in bin') 类似plt.hist,plt.hist2d有许多额外的参数来调整分桶计算和图表展示,可以通过文档了解更多信息。而且,plt.hist有np.histogram,plt.hist2d也有其对应的函数np.histogram2d。如下例: ...
markeredgewidth=2) plt.ylim(-1.2,1.2); plt.plot函数的这种灵活性提供了很多的可视化选择。查阅plt.plot帮助文档获得完整的选项说明。 使用plt.scatter绘制散点图 第二种更强大的绘制散点图的方法是使用plt.scatter函数,它的使用方法和plt.plot类似: