Гистограмма является точным представлением распределения числовых данных. Это оценка распределения вероятностей непрерывной переменной. Это своего рода гистограмма.
Чтобы построить гистограмму, выполните следующие действия.
- Бин диапазон значений.
- Разделите весь диапазон значений на ряд интервалов.
- Посчитайте, сколько значений попадают в каждый интервал.
Контейнеры обычно указываются как последовательные непересекающиеся интервалы переменной.
Функция matplotlib.pyplot.hist () строит гистограмму. Он вычисляет и рисует гистограмму х.
параметры
В следующей таблице перечислены параметры для гистограммы —
| Икс | массив или последовательность массивов |
| бункеры | целое число или последовательность или ‘auto’, необязательно |
| необязательные параметры | |
| спектр | Нижний и верхний диапазон бункеров. |
| плотность | Если True, первым элементом возвращаемого кортежа будет счет, нормализованный для формирования плотности вероятности. |
| кумулятивный | Если True, то гистограмма вычисляется, где каждый бин дает счетчики в этом бине, а также все бины для меньших значений. |
| histtype | Тип гистограммы для рисования. По умолчанию это «бар»
|
В следующем примере показана гистограмма оценок, полученных учениками в классе. Определены четыре ячейки: 0-25, 26-50, 51-75 и 76-100. Гистограмма показывает количество студентов, попадающих в этот диапазон.
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np fig,ax = plt.subplots(1,1) a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) ax.hist(a, bins = [0,25,50,75,100]) ax.set_title("histogram of result") ax.set_xticks([0,25,50,75,100]) ax.set_xlabel('marks') ax.set_ylabel('no. of students') plt.show()
Сюжет выглядит так, как показано ниже —