Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

Matplotlibを使用した離散値のヒストグラム


matplotlibを使用して離散値のヒストグラムをプロットするには、 hist()を使用できます。 メソッド。

ステップ

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。

  • 離散値のリストを作成します。

  • hist()を使用する bins=データの長さでデータをプロットする方法 およびedgecolor=black

  • 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。

from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

data = [1, 4, 2, 3, 5, 9, 6, 7]
plt.hist(data, bins=len(data), edgecolor='black')
plt.show()

出力

Matplotlibを使用した離散値のヒストグラム


  1. Matplotlibのヒストグラムデータから折れ線グラフをプロットするにはどうすればよいですか?

    matplotlibのヒストグラムデータから折れ線グラフをプロットするには、numpyヒストグラム法を使用して一連のデータのヒストグラムを計算します。 ステップ 現在の図にサブプロットを追加します。nrows=2、ncols =1 およびインデックス=1 。 numpyヒストグラム法を使用して、一連のデータのヒストグラムを取得します。 hist()を使用してヒストグラムをプロットします edgecolor =blackを使用するメソッド 。 インデックス2では、計算されたデータを使用します(numpyヒストグラムから)。それらをプロットするには、 plot()を使

  2. Matplotlibを使用してPythonで複数の図を並行して描画する

    matplolibを使用してPythonで複数の図を並行して描画するには、次の手順を実行できます- numpyを使用してランダムデータを作成します。 現在の図にサブプロットを追加します。nrows=1、ncols =4、インデックス=1です。 imshow()を使用して、データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します cmap =Blues_rを使用したメソッド 。 現在の図にサブプロットを追加します。nrows=1、ncols =4、インデックス=2です。 imshow()を使用して、データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します cmap =Accen