matplotlib.axes.Axes.hist

Axes.hist(self, 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]

Построение гистограммы.

Вычисление и построение гистограммы для x. Возвращаемое значение — кортеж (n, bins, patches) или ([n0, n1, ...], bins, [patches0, patches1, ...]), если входные данные содержат несколько наборов данных. См. документацию параметра weights для построения гистограммы уже разгруппированных данных.

Несколько наборов данных могут быть предоставлены через x как список наборов данных потенциально различной длины ([x0, x1, ...]) или как двумерный массив NumPy, в котором каждая колонка представляет набор данных. Обратите внимание, что форма массива NumPy транспонирована относительно формы списка.

Маскированные массивы не поддерживаются.

Параметры bins, range, weights и density работают аналогично numpy.histogram.

Параметры:	`x(n,) array or sequence of (n,) arrays` Вектор входных значений, может принимать как один массив, так и последовательность массивов, длина которых не обязана быть одинаковой. `binsint or sequence or str, default: rcParams["hist.bins"] (default: 10)` Если bins — целое число, оно определяет количество равномерных по ширине 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 интервалы, кроме последнего (правого), 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)`. Последний интервал, однако, `[3, 4]`, который включает 4. Если bins — строка, она определяет один из способов разбиения данных, поддерживаемых `numpy.histogram_bin_edges`: 'auto', 'fd', 'doane', 'scott', 'stone', 'rice', 'sturges' или 'sqrt'. `rangetuple or None, default: None` Нижний и верхний пределы интервалов. Значения вне этого диапазона будут проигнорированы. Если не указаны, range по умолчанию — `(x.min(), x.max())`. Диапазон не имеет эффекта, если bins — последовательность. Если bins — последовательность или указан range, автоматическое масштабирование основано на указанном диапазоне интервалов, а не на диапазоне значений x. `densitybool, default: False` Если `True`, отображается и возвращается плотность вероятности: каждая ячейка будет отображать количество точек данных в ячейке, делённое на общее количество точек данных и ширину ячейки (`density = counts / (sum(counts) * np.diff(bins))`), так что площадь под гистограммой интегрируется до 1 (`np.sum(density * np.diff(bins)) == 1`). Если stacked также `True`, сумма гистограмм нормализуется до 1. `weights(n,) array-like or None, default: None` Массив весов, с такой же формой, как и x. Каждое значение в x вносит свой вес в подсчёт количества в ячейке (вместо 1). Если density `True`, веса нормализуются, так что интеграл плотности по диапазону остаётся равным 1. Этот параметр можно использовать для построения гистограммы данных, которые уже сгруппированы, например, с помощью `numpy.histogram` (обращаясь к каждой ячейке как к одной точке с весом, равным её количеству). counts, bins = np.histogram(data) plt.hist(bins[:-1], bins, weights=counts) (или вы можете альтернативно использовать `bar()`). `cumulativebool or -1, default: False` Если `True`, вычисляется гистограмма, где каждая ячейка содержит количество в этой ячейке и всех ячеек с меньшими значениями. Последняя ячейка содержит общее количество точек данных. Если density также `True` то гистограмма нормализуется так, что последняя ячейка равна 1. Если cumulative — число меньше 0 (например, -1), направление накопления меняется. В этом случае, если density также `True`, то гистограмма нормализуется так, что первая ячейка равна 1. `bottomarray-like, scalar, or None, default: None` Положение нижней границы каждого интервала, т.е. интервалы строятся от `bottom` до `bottom + hist(x, bins)`. Если скаляр, нижняя граница каждого интервала сдвигается на одинаковую величину. Если массив, каждый интервал сдвигается независимо, и длина bottom должна совпадать с количеством интервалов. Если None, по умолчанию 0. `histtype{'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'}, default: 'bar'` Тип гистограммы для отображения. 'bar' — традиционная гистограмма в виде столбцов. Если заданы несколько данных, столбцы будут расположены рядом друг с другом. 'barstacked' — гистограмма в виде столбцов, где несколько данных накладываются друг на друга. 'step' — построение линии, по умолчанию незаполненной. 'stepfilled' — построение линии, по умолчанию заполненной. `align{'left', 'mid', 'right'}, default: 'mid'` Горизонтальное выравнивание столбцов гистограммы. 'left': столбцы центрированы по левым границам интервалов. 'mid': столбцы центрированы между границами интервалов. 'right': столбцы центрированы по правым границам интервалов. `orientation{'vertical', 'horizontal'}, default: 'vertical'` Если 'horizontal', для гистограмм в виде столбцов будет использоваться `barh`, и параметр bottom будет обозначать левые границы. `rwidthfloat or None, default: None` Относительная ширина столбцов в долях от ширины интервала. Если `None`, ширина автоматически вычисляется. Игнорируется, если histtype — 'step' или 'stepfilled'. `logbool, default: False` Если `True`, ось гистограммы будет переключена в логарифмический масштаб. Если log `True` и x — одномерный массив, пустые интервалы будут отфильтрованы, и будут возвращены только непустые `(n, bins, patches)`. `colorcolor or array-like of colors or None, default: None` Цвет или последовательность цветов, по одному на набор данных. По умолчанию (`None`) используется стандартная последовательность цветов для линий. `labelstr or None, default: None` Строка или последовательность строк для сопоставления с несколькими наборами данных. Гистограммы в виде столбцов дают несколько фигур (patches) на набор данных, но метка будет назначена только первой, так что `legend` будет работать как ожидается. `stackedbool, default: False` Если `True`, несколько наборов данных накладываются друг на друга. Если `False` несколько наборов данных расположены рядом, если histtype — 'bar', или накладываются друг на друга, если histtype — 'step'.
Возвращает:	`narray or list of arrays` Значения интервалов гистограммы. См. density и weights для описания возможных семантик. Если вход x — массив, то это массив длины nbins. Если вход — последовательность массивов `[data1, data2, ...]`, то это список массивов со значениями гистограмм для каждого из массивов в том же порядке. Тип данных массива n (или его элементов массивов) всегда будет float, даже если не используются весовые коэффициенты или нормализация. `binsarray` Границы интервалов. Длина nbins + 1 (nbins левых границ и правая граница последнего интервала). Всегда один массив, даже если передано несколько наборов данных. `patchesBarContainer or list of a single Polygon or list of such objects` Контейнер отдельных объектов, используемых для создания гистограммы, или список таких контейнеров, если имеется несколько наборов входных данных.
Другие параметры:	**kwargs Свойства `Patch`.

См. также

hist2d: 2D гистограммы

Примечания

Для большого количества интервалов (>1000) 'step' и 'stepfilled' могут быть значительно быстрее, чем 'bar' и 'barstacked'.

Примечание

В дополнение к вышеописанным аргументам, эта функция может принимать ключевой параметр data. Если такой параметр data задан, следующие параметры также могут быть строками s, которые интерпретируются как data[s] (если это не приводит к исключению): x, weights.

Объекты, переданные в качестве data, должны поддерживать доступ к элементам (data[s]) и проверку на принадлежность (s in data).