matplotlib畫出直方圖和密度圖方法

前言

matplotlib處理經常能夠用到的折線圖、柱狀圖等，還可以畫出直方圖和密度圖。

plt.hist()方法

matplotlib.pyplot.hist（x，bins = None，range = None，density = None，weights = None，cumulative = False，bottom = None，hist type =‘bar’，align =‘mid’，orientation =‘vertical’，rwidth = None，log = False，color = None，label = None，stacked = False，normed = None，*，data = None，** kwargs ）
可以看到參數非常多，簡單的介紹幾個：
x ： （n，）數組或序列（n，）數組
輸入值，這需要單個數組或不需要具有相同長度的數組序列。

bins： int，默認是10，就是把數據分多少份的意思。
sequence， 可以給出bins的邊緣如：[1, 2, 3, 4]，分成的區間就是[1, 2)[2, 3)[3, 4]。

hist type ： {‘bar’，‘barstacked’，‘step’，‘stepfilled’}，可選，改變繪圖樣式。

rwidth：柱狀圖，每一個柱子的相對寬度

詳情參考官方文檔：傳送門

代碼demo

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series, DataFrame

np.random.seed(666)

s = Series(np.random.randn(1000)) # 1000 個數據的分佈
s.hist( rwidth = 0.9, bins = 5, histtype = 'stepfilled')
plt.show() # 見 圖1

re = plt.hist(s, rwidth = 0.9, kind = 'kde')
'''
re 是一個元組

re[0] <class 'numpy.ndarray'> 出現的頻率
[  6.  20.  81. 185. 265. 214. 151.  63.  10.   5.]

re[1] <class 'numpy.ndarray'>  出現的間隔
[-3.19551031 -2.5366076  -1.87770489 -1.21880218 -0.55989947  0.09900323
  0.75790594  1.41680865  2.07571136  2.73461407  3.39351678]
  
re[2] <a list of 10 Patch objects>  

'''
plt.show() # 見 圖2
'''
第一個數值的頻率是6，介於 -3.19551031 和 -2.5366076 之間
一次類推
'''

'''
參數設置：
bins 默認 10， 分多少份
color 選擇顏色
orientation 默認垂直，可以選擇水平

注意：將kind='kde',畫出來的就是一個密度圖,如：
s.plot(kind='kde') 就是一個密度圖
'''

在之前提到對series畫圖中，可以使用 s.plot()，需要注意的是，將kind=‘kde’,畫出來的就是一個密度圖,如：
s.plot(kind=‘kde’) 就是一個密度圖

圖1：

圖2：