hist()函数是Matplotlib库中用于绘制直方图的函数。它的语法如下: plt.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, lo
函数语法:hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=‘bar’, align=‘mid’, orientation=‘vertical’, rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs) 函数参数: x:(n,) array or sequence...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu = 100 sigma = 15 x = mu + sigma * np.random.randn(200) num_bins = 25 plt.figure(figsize=(9,6), dpi=100) n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins,color='w', edgecolor='k',hatch=r'ooo',density=1,label='频率') y =...
*matplotlib.pyplot.plot绘制折线图 matplotlib.pyplot.bar绘制条形图 matplotlib.pyplot.hist绘制直方图 matplotlib.pyplot.scatter绘制散点图 概要 本博客总结了matplotlib常见的数据分析工具使用方法,包括画折线图,柱状图,直方图,散点图等。 matplotlib.pyplot.plot绘制折线图 微信公众号:数学建模与人工智能在Matplotlib中,设置线的颜色(color)、标记(marker)、线型(line)等参数。 线的颜色颜色'b'蓝色'g'…
二、matplotlib.pyplot.hist参数详解 在python中用matplotlib.pyplot.hist函数绘制直方图,本小节详细阐述该函数的常用参数。 你可以大致浏览一遍,再结合第三个模块的案例彻底弄懂这些参数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 hist(x,bins=None,range=None,density=False,weights=None,cumulative=False,...
matplotlib.pyplot.hist() 是一个用于绘制直方图的函数,其主要作用是将数据分成若干个直方块,统计每个区间内数据出现的频数或概率,并将其绘制成柱状图,以直观展示数据分布情况。 下面是 matplotlib.pyplot.hist() 函数的基本语法: plt.hist(x, bins=None, range=None, density=False, cumulative=False, color=None...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成随机数据,具有正态分布 mu, sigma = 0 , 1 #均值和标准差 data = np.random.normal(mu, sigma, 1000 ) #绘制直方图 plt.hist(data, bins= 50 , density= true , alpha= 0.7 , color= 'blue...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp data=np.array([1,2,3,4,5,5,6,6,6,7,8,9])plt.hist(data) 密度图(Kernel Density Estimation,简称KDE)是一种通过估计概率密度函数来描述数据分布的图形。它通过在每个数据点周围放置一个核函数,并将这些核函数叠加起来,形成一个平滑的曲线,表示数据的密度...
一、hist函数说明 1、函数定义: 在向量 x 和 y 指定的位置创建一个包含圆形的散点图,该类型的图形也称为气泡图。 matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log...