Matplotlib简单画图(五) -- 直方图和密度图

数据分析汇总学习

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

s = Series(np.random.randn(1000))
# 生成了两个array和一个图形对象，第一个array是在区间数的数量，第二个是区间范围
# hist画直方图,rwidth表示图形宽度
plt.hist(s, rwidth=0.9)
(array([   6.,   13.,   56.,  126.,  208.,  258.,  181.,  111.,   24.,   17.]),
 array([-3.24627557, -2.64169276, -2.03710994, -1.43252712, -0.82794431,
        -0.22336149,  0.38122132,  0.98580414,  1.59038695,  2.19496977,
         2.79955259]),
 <a list of 10 Patch objects>)
 plt.show()

a = np.arange(10)
a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
plt.hist(a, rwidth=0.9)

# bins默认10，分割区间,orientation修改为水平的，color修改颜色，
plt.hist(s, rwidth=0.9, bins=20, color='r', orientation='horizontal')
(array([   3.,    3.,    2.,   11.,   27.,   29.,   52.,   74.,   90.,
         118.,  132.,  126.,   99.,   82.,   69.,   42.,   11.,   13.,
           8.,    9.]),
 array([-3.24627557, -2.94398416, -2.64169276, -2.33940135, -2.03710994,
        -1.73481853, -1.43252712, -1.13023572, -0.82794431, -0.5256529 ,
        -0.22336149,  0.07892992,  0.38122132,  0.68351273,  0.98580414,
         1.28809555,  1.59038695,  1.89267836,  2.19496977,  2.49726118,
         2.79955259]),
 <a list of 20 Patch objects>)

# kde画密度图
s.plot(kind='kde')
plt.show()

最后

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