MLStudyInChild——初识hist

本文介绍了如何通过调整bins数量及figsize尺寸来优化matplotlib绘制的直方图,以更好地展示数据分布特征。

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%matplotlib inline   # only in a Jupyter notebook
import matplotlib.pyplot as plt
housing.hist(bins=50, figsize=(20,15))
plt.show()

%matplotlib inline 会告诉Jupyter设定好matplotlib,以使用Jupyter自己的后端。show的调用不是必要的,因为代码执行后Jupyter会自动展示图像。

bins:这个参数指定bin(箱子)的个数,也就是总共有几条条状图

figsize:20为直方图横向长度大小,15为直方图纵向长度大小

   housing 为  'pandas.core.frame.DataFrame' 类型

上述代码部分运行结果:

将上述代码中的:housing.hist(bins=50, figsize=(20,15))  改为 housing.hist(bins=20, figsize=(20,15))的部分运行结果如下图:

将上述代码中的:housing.hist(bins=50, figsize=(20,15))  改为 housing.hist(bins=50, figsize=(10,15))的部分运行结果如下图:

将上述代码中的:housing.hist(bins=50, figsize=(20,15))  改为 housing.hist(bins=50, figsize=(20,5))的部分运行结果如下图:

 

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