数据科学入门与实战：Matplotlib绘图hist

直方图就是可以看数据整体分布情况

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt

s = Series(np.random.randn(1000))
print(s)
plt.hist(s)

调整柱子宽度

plt.hist(s,rwidth=0.5)

另一个例子

#另一个例子
a = np.arange(10)
print(a)
plt.hist(a,rwidth=0.8)

re = plt.hist(s,rwidth=0.9)
print(re)
print(type(re))
print(len(re))
print('-----------')

(array([  7.,  26.,  84., 202., 282., 205., 116.,  58.,  17.,   3.]), array([-3.10819617, -2.44536828, -1.78254038, -1.11971249, -0.45688459,0.2059433 ,  0.8687712 ,  1.53159909,  2.19442699,  2.85725488,3.52008278]), <a list of 10 Patch objects>)
<class 'tuple'>
3

print(re[0])#代表出现的次数
print(re[1])#间隔
print(re[2])#list十个矩形

20个矩形

#20个矩形~
plt.hist(s,rwidth=0.9,bins=20)

plt.hist(s,rwidth=0.9,bins=20,color='r',stacked = False)#还可以变成水平的。。

#密度图kind默认为line
s.plot(kind = 'kde')#密度图

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