Matplotlib直方图

　　直方图（Histogram），又称质量分布图，它是一种条形图的一种，由一系列高度不等的纵向线段来表示数据分布的情况。直方图的横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
　　首先，我们需要了解柱状图和直方图的区别。直方图用于概率分布，它显示了一组数值序列在给定的数值范围内出现的概率；而柱状图则用于展示各个类别的频数。
　　例如，我们对某工厂的员工年龄做直方图统计，首先我们要统计出每一位员工的年龄，然后设定一个20至65的数值范围，并将该数值范围细分为4个区间段（20。35），（35。45），（45。55），（55。65），最后通过直方图的形式，展示该工厂员工在相应年龄区间的分布情况。
　　如果想要构建直方图，必须遵循以下步骤：
　　将整个值范围划分为一系列区间。
　　区间值（bin）的取值，不可遗漏数据；
　　计算每个区间中有多少个值。
　　通常将bin指定为连续且不重叠的数值区间，而bin值指区间开始和结束的数值。
　　您可以使用下面的函数来绘制直方图：matplotlib。pyplot。hist（）1复制代码类型：〔python〕
　　该函数的参数说明如下：
　　x
　　必填参数，数组或者数组序列。
　　bins
　　可选参数，整数或者序列，bins表示每一个间隔的边缘（起点和终点）默认会生成10个间隔。
　　range
　　指定全局间隔的下限与上限值（min，max），元组类型，默认值为None。
　　density
　　如果为True，返回概率密度直方图；默认为False，返回相应区间元素的个数的直方图。
　　histtype
　　要绘制的直方图类型，默认值为bar，可选值有barstacked（堆叠条形图）、step（未填充的阶梯图）、stepfilled（已填充的阶梯图）。
　　以下示例绘制了班级学生得分情况的直方图。其中定义了四个区间（bins）分别是：025、2650、5175和76100。直方图显示了相应范围的学生人数。frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnp创建图形对象和轴域对象fig，axplt。subplots（1，1）anp。array（〔22，87，5，43，56，73，55，54，11，20，51，5，79，31，27〕）绘制直方图ax。hist（a，bins〔0，25，50，75，100〕）设置坐标轴ax。settitle（histogramofresult）ax。setxticks（〔0，25，50，75，100〕）ax。setxlabel（marks）ax。setylabel（no。ofstudents）plt。show（）12345678910111213复制代码类型：〔python〕
　　上述代码执行后，输出结果如下：
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