PythonPandas图形绘制（⼆）：直⽅图直⽅图(Histogram)⼜称质量分布图。
经常⽤来表⽰数据的分布情况。
毛家菜⼀般⽤横轴表⽰数据类型（区间），纵轴表⽰分布情况（频数）。
Pandas 图形绘制（⼆）：直⽅图
1. 对单列数据绘制直⽅图 df.hist
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000)+1,'b': np.random.randn(1000)}, columns=['a','b'])
# 这⾥我们产⽣两个标准正态分布nba名言
# 'a' 这⼀组 +1 以后相当于整个分布向右平移了
# 原来以 0 为中⼼，变为了以 1 为中⼼清华大学百年校庆
df['a'].hist()孔乙己主题
邹氏plt.show()look的短语
2. 对所有数据绘制多⼦图直⽅图 df.hist
辣鳝鱼df.hist(color='r', alpha=0.5, bins=50)
# 不要加 plot，直接⽤ hist 即可多⼦图显⽰
# color 可以指定颜⾊
plt.show()
3. 累计直⽅图 cumulative=True
df['a'].plot.hist(cumulative=True)
plt.show()
4. 交叉直⽅图/重叠显⽰直⽅图 df.plot.hist df.plot.hist(alpha=0.9,bins=50)
# alpha 代表重叠的透明度，如果是 0.9，表⽰ 90% 的颜⾊为 'b'
# bins 代表⼀组数据有多少根柱⼦，即把数据分成多少份
plt.show()
5. 堆叠直⽅图/叠加显⽰直⽅图 stacked=True df.plot.hist(stacked=True, bins=20)
# 在 'a' 和 'b' 重叠的部分进⾏频次累加堆叠
plt.show()
6. ⽔平直⽅图 orientation=‘horizontal’
df['a'].plot.hist(orientation='horizontal')仁至义尽什么意思
plt.show()
