python读取csv数据画直方图_python 中直方图绘制

一、直方图绘制参数详解

1、plt.hist(x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False)

x：指定要绘制直方图的数据。

bins：指定直方图条形的个数。

range：指定直方图数据的上下界，默认包含绘图数据的最大值和最小值。

normed：是否将直方图的频数转换成频率。

weights：该参数可为每一个数据点设置权重。

cumulative：是否需要计算累计频数或频率。

bottom：可以为直方图的每个条形添加基准线，默认为0。

histtype：指定直方图的类型，默认为bar，除此之外，还有barstacked、step和stepfilled

align：设置条形边界值的对齐方式，默认为mid，另外还有left和right

orientation：设置直方图的摆放方向，默认为垂直方向

rwidth：设置直方图条形的宽度

log：是否需要对绘图数据进行log变换

color：设置直方图的填充色

edgecolor：设置直方图边框色

label：设置直方图的标签，可通过legend展示其图例

stacked：当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认水平摆放

①绘制直方图实例

1 #matplotlib模块绘制直方图

2 #读入数据

3 Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')4 #检查年龄是否有缺失

5 any(Titanic.Age.isnull())6 #不妨删除含有缺失年龄的观察

7 Titanic.dropna(subset=['Age'], inplace=True)8 #绘制直方图

9 plt.hist(x = Titanic.Age, #指定绘图数据

10 bins = 20, #指定直方图中条块的个数

11 color = 'steelblue', #指定直方图的填充色

12 edgecolor = 'black' #指定直方图的边框色

13 )14 #添加x轴和y轴标签

15 plt.xlabel('年龄')16 plt.ylabel('频数')17 #添加标题

18 plt.title('乘客年龄分布')19 #显示图形

20 plt.show()

②绘制直方图与核密度图

1 #Pandas模块绘制直方图和核密度图

2 #读入数据

3 Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')4 #绘制直方图

5 Titanic.Age.plot(kind = 'hist', bins = 20, color = 'steelblue', edgecolor = 'black', normed = True, label = '直方图')6 #绘制核密度图

7 Titanic.Age.plot(kind = 'kde', color = 'red', label = '核密度图')8 #添加x轴和y轴标签

9 plt.xlabel('年龄')10 plt.ylabel('核密度值')11 #添加标题

12 plt.title('乘客年龄分布')13 #显示图例

14 plt.legend()15 #显示图形

16 plt.show()

根据数据需要手动设置x轴刻度

1 # 导入数据2 import pandas aspd3 import matplotlib.pyplot asplt4 f = open(r'C:\Users\Administrator.PC-20160806EWJL\Desktop\整理文件\boston数据简介\data\boston.csv')5 data =pd.read_csv(f)6

7 # 绘制直方图8 data.RAD.plot(kind = 'hist', bins = 30, color = 'steelblue', edgecolor = 'black', normed = True, label = '直方图')9 # 绘制核密度图10 data.RAD.plot(kind = 'kde', color = 'red', label = '核密度图')11 # 添加x轴和y轴标签12 plt.xlabel('距离高速公路')13 plt.ylabel('核密度值')14 plt.xticks([-10,-5,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,20,25]) #根据分布频率手动设置x轴的刻度15 # 添加标题16 plt.title('距离高速公路分布')17 # 显示图例18 plt.legend()19 # 显示图形20 plt.show()

③seaborn模块绘制分组的直方图

1 #seaborn模块绘制分组的直方图和核密度图

2 #读入数据

3 Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')4 #取出男性年龄

5 Age_Male = Titanic.Age[Titanic.Sex == 'male']6 #取出女性年龄

7 Age_Female = Titanic.Age[Titanic.Sex == 'female']8

9 #绘制男女乘客年龄的直方图

10 sns.distplot(Age_Male, bins = 20, kde = False, hist_kws = {'color':'steelblue'}, label = '男性')11 #绘制女性年龄的直方图

12 sns.distplot(Age_Female, bins = 20, kde = False, hist_kws = {'color':'purple'}, label = '女性')13 plt.title('男女乘客的年龄直方图')14 #显示图例

15 plt.legend()16 #显示图形

17 plt.show()

④seaborn模块绘制核密度图

1 #读入数据

2 Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')3 #绘制男女乘客年龄的核密度图

4 sns.distplot(Age_Male, hist = False, kde_kws = {'color':'red', 'linestyle':'-'},5 norm_hist = True, label = '男性')6 #绘制女性年龄的核密度图

7 sns.distplot(Age_Female, hist = False, kde_kws = {'color':'black', 'linestyle':'--'},8 norm_hist = True, label = '女性')9 plt.title('男女乘客的年龄核密度图')10 #显示图例

11 plt.legend()12 #显示图形

13 plt.show()

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