今天小编就为大家分享一篇Python绘制频率分布直方图的示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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:\Windows\Fonts\simsun.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:\Windows\Fonts\simsun.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 # ma<a style="color:transparent">来源gao*daima.com搞@代#码网</a>rgin 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 = 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)
效果如下图
以上这篇Python绘制频率分布直方图的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
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