博客
关于我
Python 绘制直方图,numpy数据类型绘制直方图
阅读量:520 次
发布时间:2019-03-07

本文共 1226 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

Python 绘制直方图:基于数据分析的可视化方法

在 Python 中绘制直方图,可以通过使用 matplotlib 库来实现数据的可视化展示。本文将介绍如何利用 Python 代码生成直方图,并对数据进行分析。

首先,我们需要导入所需的库。最常用的方法是使用 pip 命令安装 matplotlib,然后在代码中调用它。例如:

import matplotlib.pyplot as plt

接下来,我们需要准备数据。在这里,假设我们已经有一个包含数据的变量 h,它表示每个客户在某一特定属性上的使用次数。为了生成直方图,我们可以使用 plt.hist() 函数。以下是一个简单的示例:

plt.hist(h)
plt.show()

这段代码将会生成一个直方图图表,并自动打开它。为了更好地定制直方图,可以添加一些参数。例如,如果我们想将数据分成 300 个 bins,可以这样做:

num_bins = 300
plt.hist(h, num_bins, facecolor='blue', alpha=0.5)
plt.show()

此外,我们可以对图表进行更详细的配置。例如,如果想要添加标题和轴标签,可以使用 plt.title()plt.xlabel() 等函数。

plt.hist(h, num_bins, facecolor='blue', alpha=0.5)
plt.title('客户使用次数分布')
plt.xlabel('使用次数')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

对于更复杂的数据集,可能需要对图表进行调整,以确保信息的清晰展示。例如,如果我们想只统计某一范围内的数据,可以使用 plt.xlim()plt.ylim() 来限制图表的范围。

plt.hist(h, num_bins, facecolor='blue', alpha=0.5)
plt.xlim(1, 100) # 只统计 1~100 的数据
plt.title('客户使用次数分布')
plt.xlabel('使用次数')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

通过以上代码示例,我们可以看到如何在 Python 中利用 matplotlib 库来绘制直方图,并对数据进行分析和展示。如果需要更详细的数据分析,可以结合 NumPy 库来处理数据。例如,可以使用 rNumpy.sum(axis=1) 来计算每个客户的总使用次数。

import numpy as rNumpy
# 每个客户一共用的代数
h = rNumpy.sum(axis=1)
num_bins = 300
# 绘制直方图
plt.hist(h, num_bins, facecolor='blue', alpha=0.5)
plt.show()

通过上述方法,我们可以根据具体需求对直方图进行定制,从而更直观地展示数据分布。

转载地址:http://bwdnz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MySQL 调优/优化的 101 个建议!
查看>>
mysql 转义字符用法_MySql 转义字符的使用说明
查看>>
mysql 输入密码秒退
查看>>
mysql 递归查找父节点_MySQL递归查询树状表的子节点、父节点具体实现
查看>>
mysql 通过查看mysql 配置参数、状态来优化你的mysql
查看>>
mysql 里对root及普通用户赋权及更改密码的一些命令
查看>>
Mysql 重置自增列的开始序号
查看>>
mysql 锁机制 mvcc_Mysql性能优化-事务、锁和MVCC
查看>>
MySQL 错误
查看>>
mysql 随机数 rand使用
查看>>
MySQL 面试题汇总
查看>>
MySQL 面试,必须掌握的 8 大核心点
查看>>
MySQL 高可用性之keepalived+mysql双主
查看>>
MySQL 高性能优化规范建议
查看>>
mysql 默认事务隔离级别下锁分析
查看>>
Mysql--逻辑架构
查看>>
MySql-2019-4-21-复习
查看>>
mysql-5.6.17-win32免安装版配置
查看>>
mysql-5.7.18安装
查看>>
MySQL-Buffer的应用
查看>>