现在人工智能越来越实用，甚至深入到千家万户，随之而来的就是python技术的火爆，今天小猿圈python讲师为你讲解一下绘制频率分布直方图示例，希望对于刚刚自学python的你有一定的帮助。

项目中在前期经常要看下数据的分布情况，这对于探究数据规律非常有用。概率分布表示样本数据的模样，长的好不好看如果有图像展示出来就非常完美了，使用Python绘制频率分布直方图非常简洁，因为用的频次非常高，这里记录下来。还是Python大法好，代码简洁不拖沓~

如果数据取值的范围跨度不大，可以使用等宽区间来展示直方图，这也是最常见的一种；如果数据取值范围比较野，也可以自定义区间端点，绘制图像，下面分两种情况展示

1.区间长度相同绘制直方图

#-*- encoding=utf-8 -*-

import datetime

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:WindowsFontssimsun.ttc')

# 按照固定区间长度绘制频率分布直方图

# bins_interval 区间的长度

# margin 设定的左边和右边空留的大小

def probability_distribution(data, bins_interval=1, margin=1):

bins = range(min(data), max(data) + bins_interval - 1, bins_interval)

print(len(bins))

for i in range(0, len(bins)):

print(bins[i])

plt.xlim(min(data) - margin, max(data) + margin)

plt.title("probability-distribution")

plt.xlabel('Interval')

plt.ylabel('Probability')

plt.hist(x=data, bins=bins, histtype='bar', color=['r'])

plt.show()

2.区间长度不同绘制直方图

#-*- encoding=utf-8 -*-

import datetime

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:WindowsFontssimsun.ttc'

# 自己给定区间，小于区间左端点和大于区间右端点的统一做处理，对于数据分布不均很的情况处理较友好

# bins 自己设定的区间数值列表

# margin 设定的左边和右边空留的大小

# label 右上方显示的图例文字

"""e

import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, 1000)

bins = np.arange(-5, 5, 0.1)

probability_distribution_extend(data=data, bins=bins)

"""

def probability_distribution_extend(data, bins, margin=1, label='Distribution'):

bins = sorted(bins)

length = len(bins)

intervals = np.zeros(length+1)

for value in data:

i = 0

while i < length and value >= bins[i]:

i += 1

intervals[i] += 1

intervals = intervals / float(len(data))

plt.xlim(min(bins) - margin, max(bins) + margin)

bins.insert(0, -999)

plt.title("probability-distribution")

plt.xlabel('Interval')

plt.ylabel('Probability')

plt.bar(bins, intervals, color=['r'], label=label)

plt.legend()

plt.show()

Case示例

if __name__ == '__main__':

data = [1,4,6,7,8,9,11,11,12,12,13,13,16,17,18,22,25]

probability_distribution(data=data, bins_interval=5,margin=0)

以上就是小猿圈python讲师给大家分享的绘制频率分布直方图示例，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多内容的小伙伴可以到小猿圈直接观看，想要学好Python开发技术的小伙伴快快行动吧。