Matplotlib - Гистограмма

Гистограмма - это точное представление распределения числовых данных. Это оценка распределения вероятностей непрерывной переменной. Это своего рода гистограмма.

Чтобы построить гистограмму, выполните следующие действия:

• Bin диапазон значений.
• Разделите весь диапазон значений на серию интервалов.
• Подсчитайте, сколько значений попадает в каждый интервал.

Бины обычно задаются как последовательные неперекрывающиеся интервалы переменной.

В matplotlib.pyplot.hist()функция строит гистограмму. Он вычисляет и рисует гистограмму x.

Параметры

В следующей таблице перечислены параметры гистограммы -

Икс	массив или последовательность массивов
мусорные ведра	целое число или последовательность или "авто", необязательно
необязательные параметры
спектр	Нижний и верхний диапазон ящиков.
плотность	Если True, первым элементом возвращаемого кортежа будут числа, нормализованные для формирования плотности вероятности.
совокупный	Если True, то вычисляется гистограмма, где каждая ячейка дает счетчики в этой ячейке плюс все ячейки для меньших значений.
histtype	Тип гистограммы для рисования. По умолчанию - bar bar - это традиционная гистограмма в виде столбцов. Если дано несколько данных, полосы располагаются рядом. «barstacked» - это гистограмма в виде столбцов, на которой несколько данных накладываются друг на друга. 'step' генерирует линейную диаграмму, которая по умолчанию не заполнена. 'stepfilled' генерирует линейный график, который по умолчанию заполнен.

В следующем примере представлена ​​гистограмма оценок, полученных учащимися 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, как показано ниже -