NumPy - 使用 Matplotlib 的直方图

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  简述

  NumPy 有一个numpy.histogram()函数是数据频率分布的图形表示。对应于类间隔的水平大小相等的矩形称为bin和variable height对应频率。
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  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 
  

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  它将产生以下输出 -

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

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  plt()

  Matplotlib 可以将直方图的这种数字表示形式转换为图形。这plt() functionpyplot 子模块将包含数据的数组和 bin 数组作为参数，并转换为直方图。

  
  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()
  

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  它应该产生以下输出 -