我是靠谱客的博主 舒心蜜粉,最近开发中收集的这篇文章主要介绍python 三维图直方图_Python | 阶梯直方图,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

python 三维图直方图

A histogram is a graphical technique or a type of data representation using bars of different heights such that each bar group's numbers into ranges (bins or buckets). Taller the bar higher the data falls in that bin. A Histogram is one of the most used techniques in data visualization and therefore, matplotlib has provided a function matplotlib.pyplot.hist() for plotting histograms. Step histogram is a type of histogram in which Bars are not filled with color, instead only the edge is the representation of Histogram. It is in a form of steps of stairs and therefore it is known as step histogram.

直方图是使用不同高度的条形图的图形技术或一种数据表示形式,以使每个条形图组的数字都位于范围内(箱或桶)。 数据落入该容器的栏越高,该栏越高。 直方图是数据可视化中最常用的技术之一,因此,matplotlib提供了一个函数matplotlib.pyplot.hist()来绘制直方图。 阶梯直方图是直方图的一种类型,其中条形图未填充颜色,而是仅边缘表示直方图。 它采用阶梯的形式,因此称为阶梯直方图。

The following example illustrates the implementation and use of the Step Histogram Plot.

以下示例说明了“阶梯直方图”的实现和使用。

Python | Step Histogram Plot (1)
Python | Step Histogram Plot (2)
Python | Step Histogram Plot (3)

步进直方图的Python代码 (Python code for step histogram plot)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# random data generation
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

# Histogram of the Data
plt.figure()
plt.hist(x, 25, histtype='step')
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Step Histogram')
plt.show()

plt.figure()
plt.hist(x, 15, density=1, histtype='step')
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Step Histogram : No. of Bins = 15')
plt.show()

plt.figure()
plt.hist(x, 10, density=1, edgecolor='purple', linewidth=2.0, histtype='step')
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Step Histogram : Edge Width = 2.0')
plt.show()

Output:

输出:

Output is as figure


翻译自: https://www.includehelp.com/python/step-histogram-plot.aspx

python 三维图直方图

最后

以上就是舒心蜜粉为你收集整理的python 三维图直方图_Python | 阶梯直方图的全部内容,希望文章能够帮你解决python 三维图直方图_Python | 阶梯直方图所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
点赞(47)

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部