如何在 python 的 matplotlib 中绘制直方图？答案

【问题标题】：How to plot a histogram in matplotlib in python?如何在 python 的 matplotlib 中绘制直方图？
【发布时间】：2021-04-10 08:41:12
【问题描述】：

我知道如何在给出单个数据点时绘制直方图，例如： (33, 45, 54, 33, 21, 29, 15, ...)

通过简单地使用 matplotlib.pyplot.hist(x, bins=10)

但是如果我只有分组数据，例如：

等等。

我知道我可以通过更改xticks 来使用条形图来模拟直方图，但是如果我只想通过使用matplotlib.pyplot 的hist 函数来做到这一点呢？

可以这样做吗？

【问题讨论】：

表格格式不正常，所以我改用了图片

标签： python matplotlib histogram

【解决方案1】：

您可以手动构建hist() 参数并将现有值计数为weights。

假设你有这个df：

>>> df = pd.DataFrame({'Marks': ['0-10', '10-20', '20-30', '30-40'], 'Number of students': [8, 12, 24, 26]})
   Marks  Number of students
0   0-10                   8
1  10-20                  12
2  20-30                  24
3  30-40                  26

bins 是Marks 中的所有唯一边界值：

>>> bins = pd.unique(df.Marks.str.split('-', expand=True).astype(int).values.ravel())
array([ 0, 10, 20, 30, 40])

为每个 bin 选择一个 x 值，例如左边缘使其更容易：

>>> x = bins[:-1]
array([ 0, 10, 20, 30])

将现有值计数 (Number of students) 用作weights：

>>> weights = df['Number of students'].values
array([ 8, 12, 24, 26])

然后将这些插入hist():

>>> plt.hist(x=x, bins=bins, weights=weights)

【讨论】：

【解决方案2】：

一种可能性是自己“取消分组”数据。

例如，对于分数在 0 到 10 之间的 8 个学生，您可以生成 8 个值为 5（平均值）的数据点。对于标记在 10 到 20 之间的 12，您可以生成 12 个值为 15 的数据点。

但是，“未分组”的数据只是真实数据的近似值。因此，最好只使用matplotlib.pyplot.bar 图。

【讨论】：