plt x plt plt plt plt plt plt
可以看到总体分布特征呈，这种分布的数据集中在“头部”，⽽“尾部”过长，越接近尾部的数量越少。
可以看出不加任何参数控制的极简版画图会有些问题：
matplotlib
x
weights
histtype标志设计说明
rwidth
hold
果然，更细致的分布往往更有意义，可以看出，数据更集中在最前⾯。但调整后，整张图显得“画布过⼤，⽽内容过少”，这也是由于
手抄报数学四年级>自学本科
我们发现，横坐标最多显⽰的是50，但相应的直⽅图也发⽣了变化，看上去46~50部分⼜没有数据了，说明⾁眼观察的始终不如数据
n
print
鹰简笔画print
print
n对应着纵坐标的值，bins对应横坐标的值，patches是具体的条形对象。根据n和bins我们就可以进⾏调试，通常⽽⾔，我们希望bins对应的是整数，⽽n不能太⼩否则显⽰不出来。
客行悲故乡导致近义词 如果bins要是整数，那么直⽅条数bins和截尾长度range要⼀致，我们设bins=55,range=(0,55)，输出看看。人体写真摄影
我们希望刻度也能更细致的显⽰出来，下⾯我们来解决刻度问题。川菜蚂蚁上树
plt
显然，刻度虽然加上去了，但是因为刻度太密了，图就那么⼤，都挤在⼀起⾮常难看。有多种⽅法解决：
plt
x
width
n
#print(n)
#print(bins)
#print(patches)
plt
plt
plt
plt
plt
plt
这下我的图从功能上就⽐较完善了，较好的说明⼤部分的事件的⽣命周期都只在2个⽉内。之前讲了，这个分布是长尾分布，那能不能⽤⼀条曲线来拟合我的图像呢？
