python中直⽅图绘制
⼀、直⽅图绘制参数详解
1、plt.hist(x, bins=10, range=None, normed=Fal, weights=None, cumulative=Fal, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=Fal, color=None, label=None, stacked=Fal)
x：指定要绘制直⽅图的数据。
bins：指定直⽅图条形的个数。
range：指定直⽅图数据的上下界，默认包含绘图数据的最⼤值和最⼩值。
normed：是否将直⽅图的频数转换成频率。
weights：该参数可为每⼀个数据点设置权重。
cumulative：是否需要计算累计频数或频率。
bottom：可以为直⽅图的每个条形添加基准线，默认为0。
histtype：指定直⽅图的类型，默认为bar，除此之外，还有barstacked、step和stepfilled
align：设置条形边界值的对齐⽅式，默认为mid，另外还有left和right
orientation：设置直⽅图的摆放⽅向，默认为垂直⽅向
rwidth：设置直⽅图条形的宽度
log：是否需要对绘图数据进⾏log变换
color：设置直⽅图的填充⾊
edgecolor：设置直⽅图边框⾊电脑wifi共享
label：设置直⽅图的标签，可通过legend展⽰其图例
保姆合同stacked：当有多个数据时，是否需要将直⽅图呈堆叠摆放，默认⽔平摆放
官⽅链接：
①绘制直⽅图实例
1# matplotlib模块绘制直⽅图
2# 读⼊数据
3 Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')
4# 检查年龄是否有缺失
5 any(Titanic.Age.isnull())
6# 不妨删除含有缺失年龄的观察
7 Titanic.dropna(subt=['Age'], inplace=True)
8# 绘制直⽅图
9 plt.hist(x = Titanic.Age, # 指定绘图数据
鹿鞭功效
10 bins = 20, # 指定直⽅图中条块的个数
11 color = 'steelblue', # 指定直⽅图的填充⾊
12 edgecolor = 'black'# 指定直⽅图的边框⾊
13 )
14# 添加x轴和y轴标签
15 plt.xlabel('年龄')
16 plt.ylabel('频数')
17# 添加标题
18 plt.title('乘客年龄分布')
19# 显⽰图形
20 plt.show()
②绘制直⽅图与核密度图
1# Pandas模块绘制直⽅图和核密度图
2# 读⼊数据
3 Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')
4# 绘制直⽅图
5 Titanic.Age.plot(kind = 'hist', bins = 20, color = 'steelblue', edgecolor = 'black', normed = True, label = '直⽅图') 6# 绘制核密度图
7 Titanic.Age.plot(kind = 'kde', color = 'red', label = '核密度图')
8# 添加x轴和y轴标签
9 plt.xlabel('年龄')
10 plt.ylabel('核密度值')
11# 添加标题
12 plt.title('乘客年龄分布')
13# 显⽰图例
14 plt.legend()
15# 显⽰图形
16 plt.show()
根据数据需要⼿动设置x轴刻度
1 # 导⼊数据
2 import pandas as pd
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 f =open(r'C:\Urs\Administrator.PC-20160806EWJL\Desktop\整理⽂件\boston数据简介\data\boston.csv')
5 data = pd.read_csv(f)
6
政治家英语7 # 绘制直⽅图
8 data.RAD.plot(kind ='hist', bins =30, color ='steelblue', edgecolor ='black', normed = True, label ='直⽅图')
9 # 绘制核密度图
10 data.RAD.plot(kind ='kde', color ='red', label ='核密度图')
11 # 添加x轴和y轴标签坐南向北
12 plt.xlabel('距离⾼速公路')
13 plt.ylabel('核密度值')
icks([-10,-5,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,20,25]) #根据分布频率⼿动设置x轴的刻度
15 # 添加标题
16 plt.title('距离⾼速公路分布')
17 # 显⽰图例
18 plt.legend()
19 # 显⽰图形
20 plt.show()
③aborn模块绘制分组的直⽅图
1# aborn模块绘制分组的直⽅图和核密度图
2# 读⼊数据
3 Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')
4# 取出男性年龄
5 Age_Male = Titanic.Age[Titanic.Sex == 'male']
6# 取出⼥性年龄
7 Age_Female = Titanic.Age[Titanic.Sex == 'female']
8
9# 绘制男⼥乘客年龄的直⽅图
10 sns.distplot(Age_Male, bins = 20, kde = Fal, hist_kws = {'color':'steelblue'}, label = '男性') 11# 绘制⼥性年龄的直⽅图
12 sns.distplot(Age_Female, bins = 20, kde = Fal, hist_kws = {'color':'purple'}, label = '⼥性')
13 plt.title('男⼥乘客的年龄直⽅图')
14# 显⽰图例
15 plt.legend()
16# 显⽰图形
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17 plt.show()
④aborn模块绘制核密度图
1# 读⼊数据
2 Titanic = pd.read_csv('titanic_train.csv')
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3# 绘制男⼥乘客年龄的核密度图
4 sns.distplot(Age_Male, hist = Fal, kde_kws = {'color':'red', 'linestyle':'-'},
5 norm_hist = True, label = '男性')
6# 绘制⼥性年龄的核密度图
7 sns.distplot(Age_Female, hist = Fal, kde_kws = {'color':'black', 'linestyle':'--'},
8 norm_hist = True, label = '⼥性')
9 plt.title('男⼥乘客的年龄核密度图')
10# 显⽰图例
11 plt.legend()
12# 显⽰图形
13 plt.show()
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