Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist参数详解

最新推荐文章于 2025-02-23 21:57:36 发布
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该博客围绕Python中Matplotlib的plt.hist()展开，详细讲解了plt.hist()及其参数。Matplotlib是Python重要的数据可视化库，plt.hist()可用于绘制直方图，对其参数的深入理解有助于更好地进行数据可视化操作。
Python 直方图的绘制-【plt.hist()】（Matplotlib篇-08）
侯小啾技术博客
12-25 1680
Python 直方图的绘制-`hist()`方法（Matplotlib篇-第7讲）
Python plt.rcParams 字典（Matplotlib篇-05）
侯小啾技术博客
12-25 1555
`plt.rcParams`是`matplotlib`库中的一个字典，用于设置和获取`matplotlib`的默认参数。 可以通过修改`plt.rcParams`字典中的键值对来更改`matplotlib`的默认参数。这些参数包括图像尺寸、标题字体大小、坐标轴标签等。
4.6Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图
weixin_33725270的博客
03-10 3972
目录 目录 前言 （一）直方图 （二）双直方图 目录 前言 今天我们学习的是直方图，导入的函数是： plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) （一）直方图 （1）说明： pyplot.``hist(x, bins=...
python统计分析——直方图（plt.hist）
maizeman126的博客
01-03 5684
当bins为文本时，表示作图时的分组策略，可用选项具体有：'auto', 'fd', 'doane','scott', 'stone', 'rice', 'sturges', 'sqrt'。（8）histtype='bar', 表示直方图的展现形式，有4个备选项：'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'。举例说明：当bins=[1,2,3,4]时，用于分组的区间为：[1,2)、[2,3)、[3,4]。（1）x，表示一组数据，即需要制作直方图的一组数据。
plt.hist的使用
aoc68397的博客
10-22 1887
matplotlib.pyplot.hist( x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=u'bar', align=u'mid', orientation=u'vertical', rwidth=None, lo...
python中plt.hist_关于python中plt.hist参数的使用详解
weixin_32144483的博客
01-13 4364
python matplotlib hist堆积直方图？可以帮小编实现下面两张图的代码吗与怪物战斗的人，应当小心自己不要成为怪物。当你远远凝视深渊时，深渊也在凝视你。from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib.pyplot as plt iris = load_iris() s = iris.data[iris.target =...
【Matplotlib】plt.hist() 函数： 绘制直方图（Histogram）
彬彬侠的博客
02-23 2365
plt.hist()是Matplotlib库中的一个函数，用于绘制直方图（Histogram）。直方图常用于统计数据的分布情况，例如在数据分析和机器学习中可用于探索数值型数据的分布。语法:import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins=10,range=None,density=False,cumulative=False,histtype='bar',color=None,alpha=None)。结合seaborn更专业的分布绘制：sns.histplot
关于python中plt.hist参数的使用详解
09-18
plt.hist()函数属于matplotlib库，它是Python中用于绘图和可视化的主要库之一。在本文中，我们将详细探讨plt.hist()函数的各个参数，并通过实例演示这些参数如何影响直方图的输出。 首先，我们来看plt.hist()函数的...
【Python 中的 plt.hist 函数详解】
武帝为此的博客
01-31 6788
plt.hist函数用于绘制直方图。直方图是一种用来表示数据分布的图形，它将数据分成若干个区间，然后统计每个区间中数据的数量，最终以柱状图的形式展示出来。直方图主要用于可视化数据的分布情况。它将数据划分为一系列的区间（也称为箱子或柱子），然后计算每个区间内数据点的数量。这些数量通常用柱状图表示，柱子的高度表示该区间内数据点的数量。
python基础编程：关于python中plt.hist参数的使用详解
python基础编程开发教程
03-21 8030
今天小编就为大家分享一篇关于python中plt.hist参数的使用详解，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 如下所示： matplotlib.pyplot.hist( x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=u...
Matplotlib（3、直方图） - plt.hist()参数解释&应用实例
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weixin_45520028的博客
02-21 12万+
matplotlib画直方图 - plt.hist() 一、plt.hist()参数详解 简介： plt.hist()：直方图，一种特殊的柱状图。 将统计值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 直方图也可以被归一化以显示“相对”频率。 然后，它显示了属于几个类别中的每个类别的占比，其高度总和等于1。 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import
Python数据处理篇之Matplotlib系列---plt.hist()与plt.hist2d()直方图
qq_37972486的博客
05-20 3082
plt.hist 画图
python绘画直方图hist()函数参数讲解
Y_Y_DS的博客
05-16 2839
histtype：指定直方图的类型，可以是 ‘bar’、‘barstacked’、‘step’、‘stepfilled’ 中的一个。可以是一个整数，表示箱子的数量，也可以是一个序列，指定每个箱子的边界。例如，如果某些数据点比其他数据点重要，则可以为每个数据点提供相应的权重。align：指定直方图箱子的对齐方式，可以是 ‘left’、‘mid’、‘right’ 中的一个。density：如果为 True，则返回直方图的密度，即每个箱子的频率除以总频率。range：指定直方图的范围，即绘制的数据的范围。
如何使用Python 进行数据可视化
@码农充电站的专栏
12-01 2239
在进行数据分析的时候，经常需要将数据进行可视化，以方便我们对数据的认识和理解。Matplotlib 是一个可视化工具包，可以让我们使用Python 来可视化数据。
python中plt.hist参数详解
qq_42600434的博客
08-13 8万+
  matplotlib.pyplot.hist( x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=u'bar', align=u'mid', orientation=u'vertical', rw...
plt.hist()介绍
zy的博客
05-29 2万+
plt.hist()具体作用： 如图所示，左栏是数字value。右栏是频数frequency。现在我将0~5这个区间划分为10个bin（箱子），每个箱子的大小都为0.5。如下图最右侧所示。 可以看到，图中的数字所对应的频数会按照Bins的所标识的数字的不同进行相加。 plt.hist()也就是这个作用。将一个大区间划分为等间隔的小区间，并统计每个区间上样本出现的频数之和。 例1 reviews = pd.read_csv('fandango_scores.csv') cols = ['FILM', 'RT
python--plt.hist函数的输入参数和返回值的解释
show-er-打怪之路的博客
11-15 3万+
python中plt.hist函数的常用输入参数和返回值的解释，并给出用plt.hist函数作直方图的示例
请给出以下代码的运行结果:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # ---------- 1. 生成模拟敏感数据 ---------- np.random.seed(42) scores = np.random.randint(0, 101, size=200) # 200名学生的考试成绩 true_cnt = int((scores >= 60).sum()) # 真实及格人数 print("真实及格人数：", true_cnt) # ---------- 2. 拉普拉斯机制实现 ---------- def laplace_mech(true_answer, epsilon, sensitivity=1.0): scale = sensitivity / epsilon noise = np.random.laplace(0, scale) return true_answer + noise # ---------- 3. 多次查询，观察噪声分布 ---------- epsilon = 1.0 # 可尝试0.5、1、2等不同值，体验隐私-效用权衡 n_runs = 500 # 重复500次，看噪声分布 noisy_counts = [laplace_mech(true_cnt, epsilon) for _ in range(n_runs)] # ---------- 4. 绘图---------- plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.hist(noisy_counts, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.7) plt.axvline(true_cnt, color='red', lw=2, label=f'True Count = {true_cnt}') plt.xlabel("Noisy Count") plt.ylabel("Frequency") plt.title(f"Laplace Mechanism (ε = {epsilon})") plt.legend() plt.tight_layout() plt.show()
最新发布
11-03
plt.hist(noisy_counts, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.7) # 绘制真实及格人数的垂直线 plt.axvline(true_cnt, color='red', lw=2, label=f'True Count = {true_cnt}') # 设置 x 轴标签 ...
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