Python数据可视化 - 直方图hist ≠ 条形图bar ( pandas与hist快速作图 )

工具：Jupyter Notebook

Hist：直方图

快速查看函数参数的方法：

[ 任意输入一个函数参数，在下方错误提示中可以看到该函数完整参数表 ]

频数分布直方图Hist只需要一列的数据，绘图的x轴将表示这一列数据的种类，y轴表示该类别出现的次数；

[ 常用参数 ]

x：数据

bins：直方图绘图的列数

range：绘图数据的范围限制

figsize：Jupyter-Notebook中显示的图形的大小 -> [20,15]

orientation：条形图方向( horizontal+vertical ) => 当方向设置为horizontal时，xy轴的标签需要手动调整

histtype='step’ #默认为bar，bar、barstacked、step、stepfille'

[ 附加 ]

hist结合pandas下的DataFrame类型数据可以快速做出多幅频率分布直方图：

a为DataFrame类型数据 (使用pandas.read_csv("...")导入) => [ 下载压缩包并解压出该csv文件 ]

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
a.hist(bins=50, figsize=(20,15))
plt.show()

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[ 附加 ]

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