python畫hist直方圖

簡單說下圖形選擇啦，通常我們最常用的圖形是折線圖、扇形圖、條形圖，它們的功能簡單概括為：

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折線圖：表示變化情況；

扇形圖：表示各類別的分布占比情況；

條形圖：表示具體數(shù)值；

接下來要說的直方圖是以條形圖的形式展現(xiàn)的，在統(tǒng)計學(xué)中， 直方圖 （英語：Histogram）是一種對數(shù)據(jù)分布情況的圖形表示。

以下展示了python畫直方圖的幾種方式，這里涉及到了3個包：matplotlib、pandas、seanborn。

1、使用 matplotlib.pyplot.hist 函數(shù)（本文主要講解該方法畫直方圖）

2、使用 pandas.DataFrame.plot.hist 函數(shù)

3、使用 pandas.DataFrame.hist 函數(shù)

4、使用 seaborn.distplot 函數(shù)

以下為 matplotlib.pyplot.hist 函數(shù)介紹：

參數(shù)：

返回值：

模擬真實場景：我們通過分析打分，給1000個客戶進行了排名，排名越靠前，說明客戶越優(yōu)異，為了找到特定的200個客戶的排名處于這1000個客戶中的位置，使用了直方圖對比的方式。以下使用的數(shù)據(jù)是為模擬場景，隨機出來的結(jié)果排名比較靠后，所以這些客戶質(zhì)量并不高：

hist：

matplotlib中文亂碼：

python畫正方形的函數(shù)

使用turtle實現(xiàn)正方形的繪制，定義形參n為正方形的邊長。具體代碼如下，望采納。

python繪制正方形

python不用庫def函數(shù)畫各種圖形

第一步，打開python語言命令窗口，聲明一個函數(shù)print_color，調(diào)用range遍歷，打印星號，如下圖所示：

第二步，接著調(diào)用第一步中的函數(shù)，然后查看打印結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)生成一個三角形，如下圖所示：

第三步，再次定義一個函數(shù)four_tu，利用循環(huán)生成星號，注意查看函數(shù)生成的圖形。

第四步，調(diào)用上述步驟中定義的函數(shù)，然后查看打印圖形組合的形狀。

第五步，如果在定義的函數(shù)內(nèi)，多次調(diào)用print()方法打印星號，會是什么樣的結(jié)果呢。

第六步，在后續(xù)步驟中，調(diào)用函數(shù)打印結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)生成一個不規(guī)則的圖形。

python函數(shù)圖的繪制

pre

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.patches import Polygon

def func(x):

return -(x-2)*(x-8)+40

x=np.linspace(0,10)

y=func(x)

fig,ax = plt.subplots()

plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)

plt.ylim(ymin=20)

a=2

b=9

ax.set_xticks([a,b])

ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])

ax.set_yticks([])

plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')

plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')

ix=np.linspace(a,b)

iy=func(ix)

ixy=zip(ix,iy)

verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]

poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')

ax.add_patch(poly)

x_math=(a+b)*0.5

y_math=35

plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)

plt.show()

/pre

不能直接寫出函數(shù)的表達式 怎么在python里畫函數(shù)圖象呢？

不寫出y=f(x)這樣的表達式，由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點和matlab的區(qū)別很大）

直接在命令提示行的里面運行代碼的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

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