Python數據分析：直方圖及子圖的繪製

1.直方圖的繪製也需要用到matplotlib下的pylab，只不過在繪製折線圖時我們採用的是plot()，而繪製直方圖時我們需要採用hist()。由於在繪製過程中缺少真實數據，我在這裏採用np.random.normal(a,b,c)生成的隨機數繪製直方圖，a爲平均值，b爲標準差，c爲生成數據的個數。利用np.arange(a,b,c)確定直方圖x軸的範圍及間距，a爲最小值，b爲最大值，c爲間距。用plt.hist(a,b)繪製，a爲數據，b爲直方圖的特性，可有可無。

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
da = np.random.normal(5.0, 0.5, 3000)
dis = np.arange(3.5, 5, 0.1)
plt.hist(da, dis)
plt.show()

2.繪製子圖時，我們需要先將空間分爲若干份，這時需要採用命令plt.subplot(a,b,c)，其中a表示行，b表示列，c表示從第一行開始從左向右數到c的當前區域。例如，如果想要在第一行繪製三個子圖，第二行繪製一個子圖，需要採用以下代碼

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
plt.subplot(2, 3, 1)
plt.subplot(2, 3, 2)
plt.subplot(2, 3, 3)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.show()

3.區域拆分結束後我們該怎樣在每個區域內繪製相應的圖像呢？我們在前面用代碼將區域拆分爲了四部分，如果我們想在某個區域內繪圖，只需將繪圖代碼寫在那一部分的代碼下即可

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
plt.subplot(2, 3, 1)	#下面的語句繪製第一個子圖
x1 = [1, 3, 5, 7, 9, 11]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10, 12]
plt.plot(x1, y1, 'c')
plt.subplot(2, 3, 2)	#下面的語句繪製第二個子圖
x2 = [3, 5, 6, 7, 9, 13, 20]
y2 = [1, 6, 2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x2, y2, 'ob')
plt.subplot(2, 3, 3)	#下面的語句繪製第三個子圖
x3 = [2, 5, 7, 8, 10, 11]
y3 = [3, 5, 4, 1, 15, 10]
plt.plot(x3, y3, '-.')
plt.plot(x3, y3, 's')
plt.subplot(2, 1, 2)	#下面的語句繪製第四個子圖
da = np.random.normal(5.0, 0.5, 3000)
dis = np.arange(3.5, 5, 0.1)
plt.hist(da, dis)
plt.show()