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)[source]

Вычислите и постройте гистограмму.

Этот метод использует numpy.histogram для группировки данных в x и подсчёта количества значений в каждой группе, затем строит распределение в виде BarContainer или Polygon. Параметры bins, range, density и weights передаются в numpy.histogram.

Если данные уже сгруппированы и подсчитаны, используйте bar или stairs для построения распределения:

counts, bins = np.histogram(x)
plt.stairs(counts, bins)

В качестве альтернативы, постройте предварительно вычисленные группы и подсчёты, используя hist(), рассматривая каждую группу как отдельную точку с весом, равным её подсчёту:

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

Входные данные x могут быть одномерным массивом, списком наборов данных с потенциально разной длиной ([x0, x1, ...]) или двумерным массивом NumPy, где каждый столбец представляет набор данных. Обратите внимание, что представление массива NumPy транспонировано по отношению к представлению списком. Если вход — массив, то возвращаемое значение — кортеж (n, bins, patches); если вход — последовательность массивов, то возвращаемое значение — кортеж ([n0, n1, ...], bins, [patches0, patches1, ...]).

Маскированные массивы не поддерживаются.

Параметры:

x(n,) массив или последовательность (n,) массивов

Входные значения, это может быть одиночный массив или последовательность массивов, длина которых необязательно должна быть одинаковой.

binsцелое число или последовательность или строка, по умолчанию: rcParams["hist.bins"] (по умолчанию: 10)

Если bins — целое число, оно определяет количество равномерных интервалов в заданном диапазоне.

Если bins — последовательность, она определяет границы интервалов, включая левую границу первого интервала и правую границу последнего интервала; в этом случае интервалы могут быть неравномерными. Все, кроме последнего (правого) интервала, являются полуоткрытыми. Другими словами, если bins:

[1, 2, 3, 4]

то первый интервал — [1, 2) (включая 1, но не включая 2), а второй — [2, 3). Однако последний интервал — [3, 4], который включает 4.

Если bins — строка, это один из стратегий группировки, поддерживаемых numpy.histogram_bin_edges: 'auto', 'fd', 'doane', 'scott', 'stone', 'rice', 'sturges' или 'sqrt'.

rangeкортеж или None, по умолчанию: None

Диапазон нижней и верхней границы интервалов. Значения за пределами указанного диапазона игнорируются. Если не указано, range равен (x.min(), x.max()). Параметр range не имеет эффекта, если bins — последовательность.

Если bins — последовательность или range указан, автоматическое масштабирование основано на заданном диапазоне интервалов вместо диапазона значений x.

densitybool, по умолчанию: False

Если True, постройте и верните плотность вероятности: каждый интервал будет отображать исходное количество в интервале, делённое на общее количество счётов и ширину интервала (density = counts / (sum(counts) * np.diff(bins))), так что площадь под гистограммой интегрируется в 1 (np.sum(density * np.diff(bins)) == 1).

Если stacked также True, сумма гистограмм нормализуется до 1.

weights(n,) массив-подобный объект или None, по умолчанию: None

Массив весов, имеющий такую же форму, как и x. Каждое значение в x вносит свой связанный вес в подсчёт интервалов (вместо 1). Если density равно True, веса нормализуются таким образом, что интеграл плотности в пределах диапазона остаётся равным 1.

cumulativebool или -1, по умолчанию: False

Если True, то вычисляется гистограмма, где каждый интервал даёт подсчёт в этом интервале плюс все интервалы с меньшими значениями. Последний интервал даёт общее количество точек данных.

Если density также True, гистограмма нормализуется таким образом, что последний интервал равен 1.

Если cumulative — число меньше 0 (например, -1), направление накопления меняется. В этом случае, если density также True, гистограмма нормализуется так, что первый интервал равен 1.

bottomмассив-подобный объект, скаляр или None, по умолчанию: None

Положение нижней части каждого интервала, т.е. интервалы рисуются от bottom до bottom + hist(x, bins) Если скаляр, нижняя часть каждого интервала сдвигается на одинаковое значение. Если массив, каждый интервал сдвигается независимо, а длина bottom должна соответствовать количеству интервалов. Если None, по умолчанию равно 0.

histtype{'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'}, по умолчанию: 'bar'

Тип гистограммы для построения.

'bar' — традиционная гистограмма в виде столбцов. Если задано несколько данных, столбцы располагаются рядом.
'barstacked' — гистограмма в виде столбцов, где несколько данных накладываются друг на друга.
'step' генерирует линию, которая по умолчанию не закрашена.
'stepfilled' генерирует линию, которая по умолчанию закрашена.

align{'left', 'mid', 'right'}, по умолчанию: 'mid'

Горизонтальное выравнивание столбцов гистограммы.

'left': столбцы центрированы по левому краю интервалов.
'mid': столбцы центрированы между границами интервалов.
'right': столбцы центрированы по правому краю интервалов.

orientation{'vertical', 'horizontal'}, по умолчанию: 'vertical'

Если 'horizontal', для гистограмм в виде столбцов будет использоваться barh, а параметр bottom будет представлять левые границы.

rwidthвещественное число или None, по умолчанию: None

Относительная ширина столбцов как доля ширины интервала. Если None, вычисляется автоматически.

Игнорируется, если histtype равен 'step' или 'stepfilled'.

logbool, по умолчанию: False

Если True, ось гистограммы будет установлена в логарифмическом масштабе.

colorцвет или список цветов или None, по умолчанию: None

Цвет или последовательность цветов, по одному на набор данных. По умолчанию (None) используется стандартная последовательность цветов линий.

labelстрока или список строк, необязательно

Строка или последовательность строк для соответствия нескольким наборам данных. Гистограммы в виде столбцов создают несколько фигур за один набор данных, но метка присваивается только первой, чтобы legend работала как ожидается.

stackedbool, по умолчанию: False

Если True, несколько данных накладываются друг на друга. Если False несколько данных располагаются рядом, если histtype равен 'bar', или друг над другом, если histtype равен 'step'.

Возвращаемое значение:

nмассив или список массивов: Значения интервалов гистограммы. См. density и weights для описания возможной семантики. Если входной x — массив, то это массив длины nbins. Если вход — последовательность массивов [data1, data2, ...], то это список массивов со значениями гистограмм для каждого массива в том же порядке. Тип данных массива n (или его элементов массивов) всегда будет float, даже если не используется взвешивание или нормализация.
binsмассив: Границы интервалов. Длина nbins + 1 (nbins левых границ и правая граница последнего интервала). Всегда один массив, даже при передаче нескольких наборов данных.
patchesBarContainer или список одиночного Polygon или список таких объектов: Контейнер отдельных объектов, используемых для создания гистограммы или список таких контейнеров, если задано несколько наборов входных данных.

Другие параметры:

dataиндексируемый объект, необязательно

Если задано, следующие параметры также принимают строку s, которая интерпретируется как data[s] (если это не вызывает исключение):

x, weights

**kwargs

Patch свойства

См. также

hist2d: 2D гистограмма с прямоугольными интервалами
hexbin: 2D гистограмма с шестиугольными интервалами
stairs: Построение предварительно вычисленной гистограммы
bar: Построение предварительно вычисленной гистограммы

Примечания

Примечание

Это обертка pyplot для axes.Axes.hist.

Для большого числа интервалов (>1000) построение графиков можно значительно ускорить, используя stairs для построения предварительно вычисленной гистограммы (plt.stairs(*np.histogram(data))), или установив histtype в 'step' или 'stepfilled' вместо 'bar' или 'barstacked'.

Примеры использования `matplotlib.pyplot.hist`

Гистограммы

Построение кумулятивных распределений

Демонстрация различных настроек histtype функции histogram

Функция гистограммы (hist) с несколькими наборами данных

Интервалы гистограммы, плотность и вес

Текст и mathtext с помощью pyplot

Анимированная гистограмма

SVG гистограмма

Учебник по pyplot

Учебник по изображениям

matplotlib.pyplot.hist

Примечания

Примеры использования matplotlib.pyplot.hist

Примеры использования `matplotlib.pyplot.hist`