NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图

NumPy 有一个 numpy.histogram() 函数，它可以以图形方式表示数据的频率分布。水平方向大小相等的矩形对应于类距，称为bin，高度变量对应于频率。

numpy.histogram()

numpy.histogram() 函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中连续的元素充当每个 bin 的边界。

import numpy as np

a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100])
hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100])
print hist 
print bins 

将产生以下输出 -

[3 4 5 2 1]
[0 20 40 60 80 100]

plt()

Matplotlib 可以将这种直方图的数值表示转换为图形。 pyplot 子模块的 plt() 函数 接收包含数据和 bin 数组的数组作为参数，并将其转换为直方图。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100])
plt.title("histogram")
plt.show()

输出结果如下: