Python 中的 Matplotlib.axes.Axes.hist()
原文:https://www . geeksforgeeks . org/matplotlib-axes-axes-hist-in-python/
Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边形等。，并设置坐标系。Axes 的实例通过回调属性支持回调。
matplotlib . axes . axes()函数
matplotlib 库的 Axes 模块中的 Axes.hist()函数用于绘制直方图。
语法: Axes.hist(self，x，bins = None，range=None，density=None，weights=None，累计=False，bottom=None，histtype='bar '，align='mid '，orientation='vertical '，rwidth=None，log=False，color=None，label=None，stacked=False，normed=None，，data=None，*kwargs)
参数:该方法接受以下描述的参数:
- x : 这个参数是数据的顺序。
- bin:该参数为可选参数，包含整数或序列或字符串。
- 范围:该参数是可选参数，它是箱的下限和上限。
- 密度:该参数为可选参数，包含布尔值。
- 权重:该参数是可选参数，是权重数组，形状与 x 相同。
- 底部:该参数是每个料仓底部基线的位置。
- histtype : 该参数为可选参数，用于绘制直方图的类型。{ '条形'，'条形堆叠'，'阶梯'，'阶梯填充' }
- 对齐:此参数是可选参数，它控制直方图的绘制方式。{ '左'，'中'，'右' }
- rwidth : 此参数是可选参数，它是条的相对宽度，是料箱宽度的一部分
- log : 此参数为可选参数，用于将直方图轴设置为对数刻度
- 颜色:此参数是可选参数，它是一个颜色规格或颜色规格序列，每个数据集一个。
- 标签:该参数为可选参数，为字符串，或字符串序列，用于匹配多个数据集。
- 赋范:该参数为可选参数，包含布尔值。而是使用密度关键字参数。
返回:这将返回以下内容:
- n : 返回直方图仓的值。
- 面元:这将返回面元的边缘。
- 面片:返回用于创建直方图的单个面片列表。
下面的例子说明了 matplotlib.axes.Axes.hexbin()函数在 matplotlib.axes 中的作用:
示例-1:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(10**7)
mu = 121
sigma = 21
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)
num_bins = 100
fig, ax = plt.subplots()
n, bins, patches = ax.hist(x, num_bins,
density = 1,
color ='green',
alpha = 0.7)
y = ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)) *
np.exp(-0.5 * (1 / sigma * (bins - mu))**2))
ax.plot(bins, y, '--', color ='black')
ax.set_xlabel('X-Axis')
ax.set_ylabel('Y-Axis')
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.hist() Example')
plt.show()
输出:
示例-2:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(10**7)
n_bins = 20
x = np.random.randn(10000, 3)
fig, [(ax0, ax1), (ax2, ax3)] = plt.subplots(nrows = 2,
ncols = 2)
colors = ['green', 'blue', 'lime']
ax0.hist(x, n_bins, density = True,
histtype ='bar',
color = colors,
label = colors)
ax0.legend(prop ={'size': 10})
ax1.hist(x, n_bins, density = True,
histtype ='barstacked',
stacked = True,
color = colors)
ax2.hist(x, n_bins, histtype ='step',
stacked = True,
fill = False,
color = colors)
x_multi = [np.random.randn(n) for n in [100000,
80000,
1000]]
ax3.hist(x_multi, n_bins,
histtype ='stepfilled',
color = colors)
plt.show()
输出:
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