- Bài 1: Giới thiệu Matplotlib
- Bài 2: Môi trường cài đặt
- Bài 3: Jupyter Notebook
- Bài 4: Pyplot API
- Bài 5: Khái niệm cơ bản về Plot
- Bài 6: PyLab
- Bài 7: Giao diện hướng đối tượng
- Bài 8: Figture và Axes
- Bài 9: Multiplots
- Bài 10: Hàm Subplots() và Subplot2grid()
- Bài 11: Grids
- Bài 12: Định dạng Axes
- Bài 13: Đặt giới hạn X và Y
- Bài 14: Trục đôi
- Bài 15: Bar Plot
- Bài 16: Histogram
- Bài 17: Pie Chart ( Biểu đồ tròn )
- Bài 18: Scatter Plot ( Biểu đồ phân tán )
- Bài 19: Contour Plot ( Đồ thị đường bao )
- Bài 20: Quiver Plot
- Bài 21: Box Plot ( Biểu đồ nén)
- Bài 22: Violin Plot
- Bài 23: Three-dimensional Plotting ( Biểu đồ 3 chiều )
- Bài 24: 3D Contour Plot ( Biểu đồ viền 3D )
- Bài 25: 3D Wireframe plot
- Bài 26: 3D Surface plot
- Bài 27: Làm việc với văn bản
- Bài 28: Biểu thức toán học
- Bài 29: Làm việc với ảnh
- Bài 30: Transforms ( Biến đổi trục )
Bài 16: Histogram - Matplotib Cơ Bản
Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 8131 | Chuyên mục: AI
Histogram là sự phân bố dữ liệu số. Nó ước lượng phân phối xác suất của một biến liên tục và là một dạng biểu đồ thanh.
Để tạo biểu đồ, hãy làm theo các bước sau:
- Bin phạm vi giá trị.
- Chia toàn bộ phạm vi giá trị thành một loạt các khoảng.
- Đếm xem có bao nhiêu giá trị rơi vào mỗi khoảng.
Các bins thường được chỉ định là các khoảng liên tiếp, không chồng chéo của một biến.
Hàm matplotlib.pyplot.hist () vẽ một biểu đồ, tính toán và vẽ biểu đồ của x.
Tham số :
Bảng sau liệt kê các tham số cho histogram:
x | mảng hoặc chuỗi các mảng |
---|---|
bins | số nguyên hoặc chuỗi hoặc 'auto', tùy chọn |
Thông số tùy chọn
range | Phạm vi dưới và trên của bin |
---|---|
density | Nếu true, phần tử đầu tiên của bộ giá trị trả về sẽ là số đếm được chuẩn hóa để tạo thành mật độ xác suất |
cumulative | Nếu true, thì biểu đồ được tính toán trong đó mỗi thùng cung cấp số lượng trong thùng đó cộng với tất cả các thùng cho các giá trị nhỏ hơn |
histtype | Loại histogram để vẽ. Mặc định là 'bar' |
Ví dụ sau vẽ biểu đồ về điểm của các sinh viên trong một lớp học. Bốn thùng, 0-25, 26-50, 51-75 và 76-100 được xác định. Biểu đồ cho thấy số học sinh rơi vào phạm vi này.
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
fig,ax = plt.subplots(1,1)
a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
ax.hist(a, bins = [0,25,50,75,100])
ax.set_title("histogram of result")
ax.set_xticks([0,25,50,75,100])
ax.set_xlabel('marks')
ax.set_ylabel('no. of students')
plt.show()
Cốt truyện xuất hiện như hình dưới đây -
Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!
- Bài 1: Giới thiệu Matplotlib
- Bài 2: Môi trường cài đặt
- Bài 3: Jupyter Notebook
- Bài 4: Pyplot API
- Bài 5: Khái niệm cơ bản về Plot
- Bài 6: PyLab
- Bài 7: Giao diện hướng đối tượng
- Bài 8: Figture và Axes
- Bài 9: Multiplots
- Bài 10: Hàm Subplots() và Subplot2grid()
- Bài 11: Grids
- Bài 12: Định dạng Axes
- Bài 13: Đặt giới hạn X và Y
- Bài 14: Trục đôi
- Bài 15: Bar Plot
- Bài 16: Histogram
- Bài 17: Pie Chart ( Biểu đồ tròn )
- Bài 18: Scatter Plot ( Biểu đồ phân tán )
- Bài 19: Contour Plot ( Đồ thị đường bao )
- Bài 20: Quiver Plot
- Bài 21: Box Plot ( Biểu đồ nén)
- Bài 22: Violin Plot
- Bài 23: Three-dimensional Plotting ( Biểu đồ 3 chiều )
- Bài 24: 3D Contour Plot ( Biểu đồ viền 3D )
- Bài 25: 3D Wireframe plot
- Bài 26: 3D Surface plot
- Bài 27: Làm việc với văn bản
- Bài 28: Biểu thức toán học
- Bài 29: Làm việc với ảnh
- Bài 30: Transforms ( Biến đổi trục )