matplotlib.axes.Axes.hist

Axes.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 разбиения данных в x и подсчёта количества значений в каждом интервале, затем отображает распределение как BarContainer или Polygon. Параметры bins, range, density и weights передаются в numpy.histogram.

Если данные уже разбиты на интервалы и подсчитаны, используйте bar или stairs для построения распределения:

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

В качестве альтернативы, постройте предварительно вычисленные интервалы и подсчёты, используя hist() , рассматривая каждый интервал как одну точку с весом, равным его количеству:

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

Входные данные x могут быть одномерным массивом, списком наборов данных, возможно, разной длины ([x0, x1, ...]), или двумерным массивом NumPy, где каждый столбец представляет набор данных. Обратите внимание, что форма массива NumPy транспонирована относительно формы списка. 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, принимается либо один массив, либо последовательность массивов, которые не обязаны быть одинаковой длины.

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

Если bins — целое число, оно определяет количество интервалов равной ширины в 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, это одна из стратегий разбиения на интервалы, поддерживаемых numpy.histogram_bin_edges: 'auto', 'fd', 'doane', 'scott', 'stone', 'rice', 'sturges' или 'sqrt'.

rangeкортеж или None, по умолчанию: None

Диапазон интервалов. Значения вне диапазона игнорируются. Если не указано, range — (x.min(), x.max()). Диапазон не имеет эффекта, если bins — последовательность.

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

densitybool, по умолчанию: False

Если True, отображается и возвращается плотность вероятности: каждый интервал будет отображать сырое количество интервала, делённое на общее количество подсчетов и ширину интервала (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,) массив-подобный объект или None, по умолчанию: None

Массив весов, такой же формы, как x. Каждое значение в x вносит свой ассоциированный вес в подсчёт интервалов (вместо 1). Если density True, веса нормализуются, так что интеграл плотности в пределах диапазона остаётся равным 1.

cumulativebool или -1, по умолчанию: False

Если True, вычисляется гистограмма, где каждый интервал содержит подсчеты в этом интервале плюс все интервалы для меньших значений. Последний интервал содержит общее количество точек данных.

Если density также True , то гистограмма нормализуется так, что последний интервал равен 1.

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

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

Позиция нижней части каждого интервала, т.е. интервалы строятся от bottom до bottom + hist(x, bins) Если скаляр, нижняя часть каждого интервала сдвигается на то же значение. Если массив, каждый интервал сдвигается независимо, и длина bottom должна соответствовать количеству интервалов. Если None, по умолчанию 0.

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

Тип гистограммы для построения.

'bar' — традиционная гистограмма в виде столбцов. Если задано несколько наборов данных, столбцы располагаются рядом.
'barstacked' — гистограмма в виде столбцов, где несколько наборов данных накладываются друг на друга.
'step' создаёт график линий, который по умолчанию не заливается.
'stepfilled' создаёт график линий, который по умолчанию заливается.

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

Горизонтальное выравнивание столбцов гистограммы.

'left': столбцы центрируются по левым границам интервалов.
'mid': столбцы центрируются между границами интервалов.
'right': столбцы центрируются по правым границам интервалов.

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

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

rwidthfloat или None, по умолчанию: None

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

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

logbool, по умолчанию: False

Если True, ось гистограммы будет установлена в логарифмическом масштабе.

colorцвет или массив 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 None, по умолчанию: None

Строка или последовательность строк для сопоставления с несколькими наборами данных. Диаграммы столбцами генерируют несколько областей для каждого набора данных, но только первая получает метку, так что legend будет работать как ожидается.

stackedbool, по умолчанию: False

Если True, несколько наборов данных накладываются друг на друга Если False несколько наборов данных располагаются рядом, если histtype — 'bar', или друг на друге, если histtype — 'step'

Возвращаемые значения:

nмассив или список массивов: 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 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 из одного Polygon или список таких объектов: Контейнер отдельных объектов графика, используемых для создания гистограммы, или список таких контейнеров, если есть несколько наборов входных данных.

Дополнительные параметры:

dataиндексируемый объект, необязательно

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

x, weights

**kwargs

свойства Patch

См. также

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

Примечания

Для большого числа ячеек (>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.axes.Axes.hist`

Диаграмма рассеяния с гистограммами

Демонстрация осей

Гистограммы

Использование гистограмм для построения кумулятивного распределения

Некоторые особенности функции гистограммы (hist)

Демонстрация различных настроек histtype функции гистограммы

Функция гистограммы (hist) с несколькими наборами данных

Размещение текстовых блоков

Стиль "Bayesian Methods for Hackers"

Диаграмма рассеяния с гистограммой (Локализуемые оси)

Анимированная гистограмма

Создание гистограмм с использованием прямоугольников и PolyCollections

МРТ с ЭЭГ

Руководство по быстрому началу

Учебник по объектам Artist

Учебник по траекториям

Учебник по преобразованиям

hist(x)

matplotlib.axes.Axes.hist

Примечания

Примеры использования matplotlib.axes.Axes.hist

Примеры использования `matplotlib.axes.Axes.hist`