Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。轴类包含大多数图形元素：Axis，Tick，Line2D，Text，Polygon等，并设置坐标系。 Axes实例通过callbacks属性支持回调。
matplotlib.axes.Axes.hist()函数
matplotlib库的axiss模块中的Axes.hist()函数用于绘制直方图。
用法： Axes.hist(self, x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=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：此方法接受以下描述的参数：
- x:此参数是数据序列。
- bins:此参数是可选参数，它包含整数，序列或字符串。
- range:此参数是可选参数，它是箱子的上下限。
- density:此参数是可选参数，它包含布尔值。
- weights:此参数是可选参数，并且是一个权重数组，与x的形状相同。
- bottom:此参数是每个容器底部基线的位置。
- histtype:此参数是可选参数，用于绘制直方图的类型。 {“ bar”，“ barstacked”，“ step”，“ stepfilled”}
- align:此参数是可选参数，它控制如何绘制直方图。 {“左”，“中”，“右”}
- rwidth:此参数是可选参数，它是条形图的相对宽度，是箱宽度的一部分
- log:此参数是可选参数，用于将直方图轴设置为对数刻度
- color:此参数是一个可选参数，它是一个颜色规格或一系列颜色规格，每个数据集一个。
- label:此参数是可选参数，它是一个字符串或匹配多个数据集的字符串序列。
- normed:此参数是可选参数，包含布尔值，而是使用density关键字参数。
返回值：这将返回以下内容：
- n:这将返回直方图箱的值。
- 垃圾桶：这将返回箱子的边。
- 补丁：这将返回用于创建直方图的单个补丁的列表。
以下示例说明了matplotlib.axes中的matplotlib.axes.Axes.hexbin()函数：
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：
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自SHUBHAMSINGH10大神的英文原创作品 Matplotlib.axes.Axes.hist() in Python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。