matplotlib.pyplot.hist

matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs)

绘制柱状图。

计算并绘制 x . 返回值是一个元组( n ， bins ， 补片 （或） [n0, n1, ...] ， bins ， [patches0, patches1, ...] )如果输入包含多个数据。请参阅 砝码 参数绘制已装箱数据的直方图。

可以通过以下方式提供多个数据： x 作为可能长度不同的数据集列表（ [x0, x1, ...] ，或者作为二维数据数组，其中每个列都是一个数据集。请注意，ndarray形式相对于列表形式进行了转置。

不支持掩码数组。

这个 bins ， 范围 ， 砝码 和 密度 参数的行为与 numpy.histogram .

参数:

x（n，）数组或（n，）数组的序列

输入值，这需要一个数组或一系列不需要具有相同长度的数组。

bins : int or sequence or str, default: rcParams["hist.bins"] (default: 10)int或sequence或str，默认值：

如果 bins 它定义了宽度相等的整数。

如果 bins 是一个序列，它定义了箱子边缘，包括第一个箱子的左边缘和最后一个箱子的右边缘；在这种情况下，箱子的间隔可能不相等。除了最后一个（最右边的）垃圾箱都半开着。换句话说，如果 bins 是：：

[1, 2, 3, 4]

那么第一个箱子是 [1, 2) （包括1个，但不包括2个）和第二个 [2, 3) . 不过，最后一个垃圾箱是 [3, 4] 哪一个 包括 4。

如果 bins 是一个字符串，它是binning策略中支持的一个 numpy.histogram_bin_edges ：“auto”、“fd”、“doane”、“scott”、“stone”、“rice”、“sturges”或“sqrt”。

rangetuple或None，默认值：None

料仓的上下范围。忽略较低和较高的异常值。如果没有提供， 范围 是 (x.min(), x.max()) . 范围在以下情况下无效： bins 是一个序列。

如果 bins 是序列还是 范围 如果指定了，自动缩放将基于指定的bin范围而不是x范围。

densitybool，默认值：False

If True, draw and return a probability density: each bin will display the bin's raw count divided by the total number of counts and the bin width (density = counts / (sum(counts) * np.diff(bins))), so that the area under the histogram integrates to 1 (np.sum(density * np.diff(bins)) == 1).

如果 堆叠的 也是 True ，将柱状图的和归一化为1。

weights（n，）类似数组或无，默认值：无

重量数组，形状与 x . 每一个值 x 仅将其关联的重量贡献给肥料箱计数（而不是1）。如果 密度 是 True ，将权重归一化，使该范围内的密度积分保持为1。

此参数可用于绘制已装箱数据的柱状图，例如使用 numpy.histogram （通过将每个垃圾箱视为一个重量等于其计数的点）：：

counts, bins = np.histogram(data)
plt.hist(bins[:-1], bins, weights=counts)

（或者您也可以使用 bar() ）

cumulativebool或-1，默认值：False

如果 True ，然后计算一个直方图，其中每个箱子给出该箱子中的计数加上所有较小值的箱子。最后一个bin给出了数据点的总数。

如果 密度 也是 True 然后将直方图标准化，使最后一个bin等于1。

如果 累积的 是一个小于0的数字（例如-1），则累加方向相反。在这种情况下，如果 密度 也是 True ，然后将柱状图归一化，使第一个bin等于1。

bottom类似数组、标量或无，默认值：无

每个箱子底部的位置，即从 bottom 到 bottom + hist(x, bins) 如果是标量，则每个箱子的底部移动量相同。如果是一个数组，每个存储单元都是独立移动的，并且底部的长度必须与存储单元的数量相匹配。如果没有，则默认为0。

histtype{'bar'，'barstacked'，'step'，'stepfilled'}，默认值：'bar'

要绘制的柱状图类型。

• “条形图”是传统的条形柱状图。如果提供了多个数据，则条形图将并排排列。
• “BarStacked”是一种条形柱状图，其中多个数据相互叠加。
• “step”生成默认未填充的线条图。
• “stepfilled”生成一个默认情况下已填充的线条图。

align{'left'，'mid'，'right'}，默认值：'mid'

直方图条的水平对齐。

• “Left”：条形图位于左侧纸槽边缘的中心。
• “Mid”：条形图在纸槽边缘之间居中。
• “右”：条形图位于右纸槽边缘的中心。

orientation{'vertical'，'horizontal'}，默认值：'vertical'

如果“水平”， barh 将用于条形柱状图和 底部 Kwarg将是左边缘。

rwidth浮动或无，默认值：无

条形图的相对宽度，作为纸槽宽度的一部分。如果 None ，自动计算宽度。

忽略如果 组织型 是“step”还是“stepFilled”。

logbool，默认值：False

如果 True ，柱状图轴将设置为对数刻度。如果 log 是 True 和 x 是一个1d数组，空的容器将被过滤掉，只有非空的 (n, bins, patches) 将被退回。

color颜色或类似数组的颜色或无，默认值：无

颜色或颜色序列，每个数据集一个。违约 (None ）使用标准线条颜色序列。

labelstr或None，默认值：None

字符串，或匹配多个数据集的字符串序列。条形图为每个数据集生成多个补丁，但只有第一个得到标签，因此 legend 将按预期工作。

stackedbool，默认值：False

如果 True ，如果 False 如果histtype为“bar”，则多个数据并排排列；如果histtype为“step”，则多个数据并排排列。

返回:

n数组或数组列表

柱状图箱的值。见 密度 和 砝码 可能的语义描述。中频输入 x 是一个数组，那么这是一个长度数组 梯度方向数 . 如果输入是一系列数组 [data1, data2, ...] ，则这是一个数组列表，其中每个数组的直方图值按相同的顺序排列。数组的数据类型 n （或其元素数组的）将始终是浮动的，即使没有使用加权或规范化。

bins数组

箱子的边缘。长度nbins+1（nbins最后一个肥料箱的左边缘和右边缘）。即使传入多个数据集，也始终是一个数组。

补片 ： BarContainer 或者一张单子的清单 Polygon 或这些物体的清单单个多边形的容器或列表或此类对象的列表

如果有多个输入数据集，用于创建直方图或此类容器列表的单个艺术家的容器。

其他参数:

**kwargs

Patch 性质

参见

hist2d

二维直方图

笔记

对于大量料仓（>1000），“step”和“stepfilled”可能比“bar”和“barstacked”快得多。

注解

除了上述参数外，此函数还可以 data 关键字参数。如果这样的话 data 参数，下列参数也可以是字符串 s ，解释为 data[s] （除非引起例外）： x ， 砝码 .

作为传递的对象 data 必须支持项目访问 (data[s] ）和会员资格测试 (s in data ）

使用实例 matplotlib.pyplot.hist

SVG直方图