Spec-Zone.ru › Matplotlib 3.8

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 количества ячеек (>1000) построение 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

Диаграмма рассеяния с гистограммами

Демонстрация осей

Демонстрация осей

Гистограммы

Гистограммы

Построение кумулятивных распределений

Построение кумулятивных распределений

Некоторые функции гистограммы (hist)

Некоторые функции гистограммы (hist)

Демонстрация различных настроек histtype функции гистограммы

Демонстрация различных настроек histtype функции гистограммы

Функция гистограммы (hist) с несколькими наборами данных

Функция гистограммы (hist) с несколькими наборами данных

Размещение текстовых блоков

Размещение текстовых блоков

Стиль листа Bayesian Methods for Hackers

Стиль листа Bayesian Methods for Hackers

Диаграмма рассеяния с гистограммами (размещаемые оси)

Диаграмма рассеяния с гистограммами (размещаемые оси)

Анимированная гистограмма

Анимированная гистограмма

Построение гистограмм с помощью прямоугольников и PolyCollections

Построение гистограмм с помощью прямоугольников и PolyCollections

Урок по элементам управления

Урок по элементам управления

hist(x)

hist(x)

Руководство по быстрому началу

Руководство по быстрому началу

Урок по путям

Урок по путям

Урок по преобразованиям

Урок по преобразованиям

© 2012–2023 Matplotlib Development Team. All rights reserved.
Licensed under the Matplotlib License Agreement.
https://matplotlib.org/3.8.4/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.hist.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API