Matplotlib魅力揭秘:多彩直方图绘制技巧与实战【第56篇—python:Matplotlib多彩直方图绘制】

本文主要是介绍Matplotlib魅力揭秘:多彩直方图绘制技巧与实战【第56篇—python:Matplotlib多彩直方图绘制】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • Matplotlib魅力揭秘:多彩直方图绘制技巧与实战
    • 1. 普通直方图
    • 2. 多变量直方图
    • 3. 堆叠直方图
    • 4. 分组直方图
    • 5. 多个子图直方图
    • 6. 折线直方图
    • 7. 曲线直方图
    • 8. 绘制密度直方图
    • 9. 自定义直方图颜色和样式
    • 结语

Matplotlib魅力揭秘:多彩直方图绘制技巧与实战

Matplotlib是一个强大的数据可视化库,广泛用于绘制各种图表,其中直方图是数据分析中常用的一种图表类型。在本文中,我们将探讨Matplotlib中不同种类的直方图,并提供相应的代码实例。我们将介绍普通直方图、多变量直方图、堆叠直方图、分组直方图、多个子图直方图、折线直方图和曲线直方图。

解决中文乱码:

plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题

1. 普通直方图

普通直方图是最基本的形式,用于展示单一变量的分布情况。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata = np.random.randn(1000)  # 生成随机数据
plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('普通直方图')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

在上述代码中,我们使用np.random.randn生成1000个随机数,然后通过plt.hist绘制普通直方图,其中bins参数表示直方图的箱子数量。

2. 多变量直方图

多变量直方图适用于展示两个变量之间的关系。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.random.randn(1000)
y = 2 * x + np.random.randn(1000)  # 创建两个相关的变量plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
plt.colorbar()
plt.title('多变量直方图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()

上述代码中,我们使用plt.hist2d绘制多变量直方图,其中bins参数同样表示箱子的数量,cmap参数设置颜色映射。

image-20240204013800127

3. 堆叠直方图

堆叠直方图用于比较多个组的分布,并将它们堆叠在一起。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000)plt.hist([data1, data2], bins=30, stacked=True, color=['skyblue', 'orange'], edgecolor='black')
plt.title('堆叠直方图')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('频率')
plt.legend(['数据1', '数据2'])
plt.show()

在上述代码中,我们使用plt.hist传入两组数据,并将stacked参数设置为True以实现堆叠效果。

4. 分组直方图

分组直方图用于在同一图表中比较多组数据的分布情况。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000)plt.hist([data1, data2], bins=30, color=['skyblue', 'orange'], edgecolor='black', alpha=0.7)
plt.title('分组直方图')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('频率')
plt.legend(['数据1', '数据2'])
plt.show()

在上述代码中,我们同样使用plt.hist传入两组数据,通过alpha参数设置透明度。

5. 多个子图直方图

多个子图直方图用于在同一画布中展示多个直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000)fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 4))axes[0].hist(data1, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')
axes[0].set_title('数据1直方图')
axes[0].set_xlabel('值')
axes[0].set_ylabel('频率')axes[1].hist(data2, bins=30, color='orange', edgecolor='black')
axes[1].set_title('数据2直方图')
axes[1].set_xlabel('值')
axes[1].set_ylabel('频率')plt.show()

在上述代码中,我们使用plt.subplots创建一个包含两个子图的画布,并分别绘制两组数据的直方图。

image-20240204013735273

6. 折线直方图

折线直方图在直方图的基础上加入折线,用于更直观地表示分布趋势。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata = np.random.randn(1000)counts, edges, _ = plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.7)
bin_centers = 0.5 * (edges[:-1] + edges[1:])plt.plot(bin_centers, counts, linestyle='dashed', color='red')
plt.title('折线直方图')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

在上述代码中,我们通过plt.hist获取直方图的计数和边缘,然后通过plt.plot绘制折线。

7. 曲线直方图

曲线直方图在直方图的基础上加入平滑曲线,用于更平滑地表示分布。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import normdata = np.random.randn(1000)plt.hist(data, bins=30, density=True, color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.7)
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, np.mean(data), np.std(data))
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.title('曲线直方图')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('概率密度')
plt.show()

在上述代码中,我们使用scipy.stats.norm生成正态分布曲线,并通过plt.plot将其添加到直方图上。

通过这些示例,你可以更好地理解Matplotlib中不同种类直方图的

绘制方式以及相关参数的使用。在实际应用中,你可以根据数据的特点选择合适的直方图类型,以更清晰地展示数据分布。

绘制方法以及各种参数的使用。这些不同类型的直方图有助于更全面、多样地呈现数据分布,提高数据可视化的表现力。

通过调整不同参数,我们可以实现各种直方图的效果。以下是一些常用参数的说明:

  • bins: 指定直方图的箱子数量,控制数据的分组粒度。
  • color: 设置直方图的颜色。
  • edgecolor: 设置直方图边缘的颜色。
  • alpha: 控制图表元素的透明度。
  • stacked: 用于堆叠直方图,将多组数据堆叠在一起。
  • cmap: 用于多变量直方图,设置颜色映射。
  • legend: 在图表中添加图例,用于标识不同组的数据。
  • subplots: 用于创建多个子图,可以指定子图的行数和列数。
  • linestyle: 设置折线的样式,如实线、虚线等。
  • density: 设置为True时,将直方图转换为概率密度图。
  • pdf: 在曲线直方图中,用于绘制概率密度函数。

通过灵活运用这些参数,你可以根据具体的数据特点和需求,绘制出更加美观和富有信息的直方图图表。

在实际应用中,可以根据数据的不同特性选择合适的直方图类型,以更好地理解数据的分布规律,支持决策和分析过程。同时,结合其他数据可视化工具和技术,能够更全面地呈现数据的内在关系,为数据科学和分析工作提供有力的支持。

8. 绘制密度直方图

密度直方图用于更直观地表示数据分布的概率密度,通过核密度估计平滑地展示数据的概率密度函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as npdata = np.random.randn(1000)sns.histplot(data, kde=True, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('密度直方图')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('密度')
plt.show()

在上述代码中,我们使用Seaborn库的histplot函数,设置kde=True来添加核密度估计曲线。

image-20240204013712561

9. 自定义直方图颜色和样式

你可以通过更详细的样式设置,进一步美化直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata = np.random.randn(1000)plt.hist(data, bins=30, color='#7f86c7', edgecolor='black', linewidth=1.2, alpha=0.7)
plt.title('自定义颜色和样式直方图')
plt.xlabel('值')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

在上述代码中,我们使用十六进制颜色码#7f86c7设置直方图的颜色,并通过linewidth参数设置边缘线的宽度。

结语

通过以上代码实例,我们探讨了Matplotlib库中绘制不同类型直方图的方法和常用参数。直方图是数据分析和可视化中的重要工具,通过合理选择不同类型直方图,可以更全面、清晰地呈现数据的分布情况。

在实际应用中,你可以根据数据的特点和分析目的选择合适的直方图类型,并通过调整参数来美化图表。同时,结合其他数据可视化技术,如散点图、箱线图等,可以更全面地理解数据,为科学研究和业务决策提供支持。

希望本文的代码实例能够帮助你更好地理解和使用Matplotlib中的直方图绘制功能。

这篇关于Matplotlib魅力揭秘:多彩直方图绘制技巧与实战【第56篇—python:Matplotlib多彩直方图绘制】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/717891

相关文章

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

揭秘世界上那些同时横跨两大洲的国家

我们在《世界人口过亿的一级行政区分布》盘点全球是那些人口过亿的一级行政区。 现在我们介绍五个横跨两州的国家,并整理七大洲和这些国家的KML矢量数据分析分享给大家,如果你需要这些数据,请在文末查看领取方式。 世界上横跨两大洲的国家 地球被分为七个大洲分别是亚洲、欧洲、北美洲、南美洲、非洲、大洋洲和南极洲。 七大洲示意图 其中,南极洲是无人居住的大陆,而其他六个大洲则孕育了众多国家和

三国地理揭秘:为何北伐之路如此艰难,为何诸葛亮无法攻克陇右小城?

俗话说:天时不如地利,不是随便说说,诸葛亮六出祁山,连关中陇右的几座小城都攻不下来,行军山高路险,无法携带和建造攻城器械,是最难的,所以在汉中,无论从哪一方进攻,防守方都是一夫当关,万夫莫开;再加上千里运粮,根本不需要打,司马懿只需要坚守城池拼消耗就能不战而屈人之兵。 另一边,洛阳的虎牢关,一旦突破,洛阳就无险可守,这样的进军路线,才是顺势而为的用兵之道。 读历史的时候我们常常看到某一方势

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount

购买磨轮平衡机时应该注意什么问题和技巧

在购买磨轮平衡机时,您应该注意以下几个关键点: 平衡精度 平衡精度是衡量平衡机性能的核心指标,直接影响到不平衡量的检测与校准的准确性,从而决定磨轮的振动和噪声水平。高精度的平衡机能显著减少振动和噪声,提高磨削加工的精度。 转速范围 宽广的转速范围意味着平衡机能够处理更多种类的磨轮,适应不同的工作条件和规格要求。 振动监测能力 振动监测能力是评估平衡机性能的重要因素。通过传感器实时监