Matplotlib入门笔记(四)——直方图的绘制

直方图的两个概念：

---

• 组数：在统计数据时，数据被分成的组的个数
• 组距：每一组两个端点的差

---

直方图与柱状图的对比：

1. 直方图展示数据的分布，柱状图比较数据的大小
2. 直方图x轴为定量数据，柱状图x轴为分类数据
3. 直方图柱子间无间隔，柱状图有间隔
4. 直方图柱子宽度可以不同，柱状图柱子宽度必须相同

---

直方图的绘制：

plt.hist(x, bins=None, density=None, **kwargs)

• x：要画图的数据
• bins：组数
• density：是否显示频率

# 需求：电影时长的分布状况
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 1.准备数据
time = [random.randint(100, 160) for i in range(200)]

# 2.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 3.绘制图像
distance = 2 #组距
group_number = (max(time) - min(time)) // distance #//代表地板除，只返回商的整数部分，相当于强制取整
plt.hist(time, bins=group_number, density=True)

# 修改x轴刻度
plt.xticks(range(min(time), max(time) + 2, distance))

# 添加网格线
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5)

# 添加坐标轴描述
plt.xlabel('电影播放时长/s')
plt.ylabel('电影的数据量')

# 添加标题
plt.title('电影播放时长分布')

# 4.显示图像
plt.show()

显示效果：

直方图的注意点：

1. 注意组距，得到满意的展示效果
2. 注意y轴所代表的变量是频数还是频率

---

直方图的应用场景：

• 用于表示分布情况
• 通过直方图还可以观察和估计哪些数据比较集中，异常或者孤立的数据分布在何处

---