NumPy 教程：使用 Matplotlib 绘制直方图

NumPy 有一个函数 numpy.histogram()，它是数据频率分布的图形表示。水平尺寸相等的矩形对应于称为 bin 的类间隔，变量 height 对应于频率。函数

numpy.histogram()

numpy.histogram() 采用输入数组和 bin 作为两个参数。数组 bin 的连续元素用作每个 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

Python

输出为：

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

Python

plt()

Matplotlib 可以将直方图转换为数值表示图。子模块 pyplot 的函数 plt() 将包含数据的数组和数组 bin 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()

Python

输出为：