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)[源代码][源代码]#

计算并绘制直方图。

此方法使用 numpy.histogram 对 x 中的数据进行分箱，并统计每个箱中的数值数量，然后以 BarContainer 或 Polygon 的形式绘制分布。bins、range、density 和 weights 参数被传递给 numpy.histogram。

如果数据已经被分箱并计数，使用 bar 或 stairs 来绘制分布:

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

或者，使用 hist() 绘制预计算的箱和计数，将每个箱视为一个点，其权重等于其计数:

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

数据输入 x 可以是一个单独的数组，一个可能长度不同的数据集列表（[x0, x1, ...]），或者是一个2D的ndarray，其中每一列是一个数据集。注意，ndarray形式相对于列表形式是转置的。如果输入是一个数组，那么返回值是一个元组（n, bins, patches）；如果输入是一个数组序列，那么返回值是一个元组（[n0, n1, ...], bins, [patches0, patches1, ...]）。

不支持掩码数组。

参数:

x(n,) 数组或 (n,) 数组的序列

输入值，这可以接受单个数组或一系列数组，这些数组的长度不需要相同。

bins : int 或 sequence 或 str, 默认值: rcParams["hist.bins"] (default: 10)int 或 sequence 或 str, 默认:

如果 bins 是整数，它定义了范围中等宽箱的数量。

如果 bins 是一个序列，它定义了箱子的边缘，包括第一个箱子的左边缘和最后一个箱子的右边缘；在这种情况下，箱子可能是非均匀间隔的。除了最后一个（最右边的）箱子外，所有箱子都是半开的。换句话说，如果 bins 是:

[1, 2, 3, 4]

那么第一个区间是 [1, 2)``（包括1，但不包括2），第二个区间是 ``[2, 3)。然而，最后一个区间是 [3, 4]，它*包括*4。

如果 bins 是一个字符串，它是 numpy.histogram_bin_edges 支持的其中一种分箱策略：'auto', 'fd', 'doane', 'scott', 'stone', 'rice', 'sturges', 或 'sqrt'。

范围元组或 None, 默认: None

箱子的下限和上限范围。忽略下限和上限的异常值。如果没有提供，range 是 (x.min(), x.max())。如果 bins 是一个序列，范围没有影响。

如果 bins 是一个序列或指定了 range ，则自动缩放将基于指定的 bin 范围，而不是 x 的范围。

密度bool, 默认: False

如果 True，绘制并返回概率密度：每个 bin 将显示 bin 的原始计数除以总计数 *和 bin 宽度*（density = counts / (sum(counts) * np.diff(bins))），使得直方图下的面积积分为 1（np.sum(density * np.diff(bins)) == 1）。

如果 stacked 也是 True，直方图的总和将被归一化为 1。

权重(n,) 数组类或 None，默认：None

一个权重数组，形状与 x 相同。x 中的每个值仅将其相关权重贡献给箱计数（而不是 1）。如果 density 为 True，则权重被归一化，使得密度在范围内的积分保持为 1。

累积布尔值或 -1，默认值：False

如果 True，则会计算一个直方图，其中每个箱子给出该箱子及其所有较小值箱子的计数。最后一个箱子给出数据点的总数。

如果 density 也是 True ，那么直方图将被归一化，使得最后一个箱等于1。

如果 cumulative 是一个小于 0 的数字（例如，-1），累积的方向将被反转。在这种情况下，如果 density 也是 True，那么直方图将被归一化，使得第一个箱等于 1。

底部类数组、标量或无，默认：无

每个箱子的底部位置，即从 bottom 到 bottom + hist(x, bins) 绘制箱子。如果是标量，每个箱子的底部会按相同数量移动。如果是数组，每个箱子会独立移动，且底部数组的长度必须与箱子数量匹配。如果为 None，则默认为 0。

histtype{'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'}, 默认: 'bar'

要绘制的直方图类型。

'bar' 是一个传统的条形直方图。如果给出多个数据，条形将并排排列。
'barstacked' 是一种柱状图类型，其中多个数据堆叠在彼此之上。
'step' 生成一个默认未填充的线图。
'stepfilled' 生成一个默认填充的线图。

对齐{'left', 'mid', 'right'}, 默认: 'mid'

直方图条的水平对齐方式。

'left': 条形图以左侧的箱边为中心。
'mid': 条形图在箱边之间居中。
'right': 柱状图以右侧边缘为中心。

方向{'vertical', 'horizontal'}, 默认: 'vertical'

如果为 'horizontal'，则将使用 barh 绘制条形直方图，并且 bottom 参数将是左边缘。

rwidthfloat 或 None, 默认: None

条形的相对宽度，作为箱宽的分数。如果 None，则自动计算宽度。

如果 histtype 是 'step' 或 'stepfilled'，则忽略。

日志bool, 默认: False

如果 True ，直方图的轴将被设置为对数刻度。

颜色 : color 或 color 列表或 None, 默认: None颜色或颜色列表或无，默认：无

颜色或颜色序列，每个数据集对应一个颜色。默认 (None) 使用标准线条颜色序列。

标签str 或 str 列表，可选

字符串，或匹配多个数据集的字符串序列。条形图每个数据集产生多个补丁，但只有第一个获得标签，以便 legend 能按预期工作。

堆叠bool, 默认: False

如果 True，多个数据会堆叠在一起；如果 False，多个数据会并排排列（如果 histtype 是 'bar'）或堆叠在一起（如果 histtype 是 'step'）。

返回:

n数组或数组列表: 直方图箱的值。有关可能的语义描述，请参见 density 和 weights。如果输入 x 是一个数组，那么这是一个长度为 nbins 的数组。如果输入是一个数组序列 [data1, data2, ...]，那么这是一个数组列表，其中包含每个数组在相同顺序下的直方图值。数组 n （或其元素数组）的 dtype 将始终为 float，即使没有使用加权或归一化。
bins数组: 箱子的边缘。长度为 nbins + 1（nbins 个左边缘和最后一个箱子的右边缘）。即使传入多个数据集，也始终是一个数组。
patches : BarContainer 或单个 Polygon 的列表，或此类对象的列表BarContainer 或单个 Polygon 的列表或此类对象的列表: 用于创建直方图的单个艺术家的容器，如果有多个输入数据集，则为这些容器的列表。

其他参数:

数据可索引对象，可选

如果提供，以下参数还接受一个字符串 s，如果 s 是 data 中的一个键，则解释为 data[s]：

x, weights

**kwargs

Patch 属性。以下属性还接受与 x 中的数据集对应的值序列：edgecolor、facecolor、linewidth、linestyle、hatch。

Added in version 3.10: 允许在上述列出的补丁属性中使用值序列。

参见

hist2d: 带有矩形箱的2D直方图
hexbin: 带有六边形箱子的二维直方图
stairs: 绘制预计算的直方图
bar: 绘制预计算的直方图

注释

对于大量的箱子（>1000），可以通过使用 stairs 来绘制预先计算好的直方图（plt.stairs(*np.histogram(data))），或者通过将 histtype 设置为 'step' 或 'stepfilled' 而不是 'bar' 或 'barstacked' 来显著加速绘图。