NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图

NumPy 有一个 **numpy.histogram()** 函数，它以图形方式表示数据的频率分布。矩形具有相同的水平大小，对应于称为 **bin** 的类间隔和对应于频率的 **可变高度**。

numpy.histogram()

numpy.histogram() 函数将输入数组和 bin 作为两个参数。bin 数组中的连续元素充当每个 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 

它将产生以下输出 -

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

plt()

Matplotlib 可以将直方图的这种数值表示转换为图形。pyplot 子模块的 **plt() 函数** 将包含数据的数组和 bin 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()

它应该产生以下输出 -