Python利用随便一组数据绘制直方图

0 环境

• python: ×64位的3.6.4
• 包： matplotlib、pandas、numpy

1 实操

 如果是一组数据，要绘制它的直方图，这个时候，我们既没有这组数据的唯一值，又没有唯一值出现过的次数。那我们首先就需要得到这些唯一值，以及他们出现的次数。
 如果是小数据样本(w级以下)，那么不用担心，你完全可以利用for循环进行统计。但是，当数据样本量过大，for循环的统计效率就没有那么高了。此时，我们可以利用pandas中的某些函数，来达到一个高效统计的效果，方便绘制直方图。具体操作如下：

• 1 统计唯一值及出现次数

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟100个[1, 10]之间的整数，用来绘制直方图
data = [np.random.randint(1, 10) for a in range(1, 101)]
# 将列表转换成pandas的Series格式(因为里边有自带的函数可以统计元素出现的个数， for统计列表中元素出现的次数，效率过慢，不适用于大数据量)
data_pd = pd.Series(data)
l_unique_data = list(data_pd.value_counts().index)  # 该数据中的唯一值
l_num = list(data_pd.value_counts())  # 唯一值出现的次数

• 2 绘制直方图

plt.bar(l_unique_data, l_num, width=0.1)
plt.show()

• 3 添加标注
  如果需要再图上标注某些点位，就可以：

plt.bar(l_unique_data, l_num, width=0.1)
plt.plot(5, l_num[l_unique_data.index(5)], 'rs', label='标注')  # 标注点位
show = '({}, '.format(5) + str(l_num[l_unique_data.index(5)]) + ')'  # 注释的str
plt.annotate(show, xy=(5, l_num[l_unique_data.index(5)]))  # 进行注释
plt.ylabel('x轴')
plt.xlabel('y轴')
plt.legend()
plt.show()

• 4 初始化plt制图格式

初始化图像的格式能够在一下情况帮助到你： 坐标轴的字符、标注的字符可能是中文字符的时候，需要转换字体格式；在文章写作的时候，有些图片被要求固定的比例；坐标轴字体过小的时候。

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']  # 用来显示中文字符
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6.6, 5)  # 控制图片的比例
plt.tick_params(labelsize=15)   # 坐标轴的字体大小

成果展示：