Matplotlib直方图

　　直方图(Histogram)，又称质量分布图，它是一种条形图的一种，由一系列高度不等的纵向线段来表示数据分布的情况。 直方图的横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。
　　首先，我们需要了解柱状图和直方图的区别。直方图用于概率分布，它显示了一组数值序列在给定的数值范围内出现的概率;而柱状图则用于展示各个类别的频数。
　　例如，我们对某工厂的员工年龄做直方图统计，首先我们要统计出每一位员工的年龄，然后设定一个 20 至 65 的数值范围，并将该数值范围细分为 4 个区间段 (20.35),(35.45),(45.55),(55.65) , 最后通过直方图的形式，展示该工厂员工在相应年龄区间的分布情况。
　　如果想要构建直方图，必须遵循以下步骤：
　　将整个值范围划分为一系列区间。
　　区间值(bin)的取值，不可遗漏数据;
　　计算每个区间中有多少个值。
　　通常将 bin 指定为连续且不重叠的数值区间，而 bin 值指区间开始和结束的数值。
　　您可以使用下面的函数来绘制直方图：matplotlib.pyplot.hist（）1复制代码类型：[python]
　　该函数的参数说明如下：
　　x
　　必填参数，数组或者数组序列。
　　bins
　　可选参数，整数或者序列，bins 表示每一个间隔的边缘（起点和终点）默认会生成10个间隔。
　　range
　　指定全局间隔的下限与上限值 (min,max)，元组类型，默认值为 None。
　　density
　　如果为 True，返回概率密度直方图；默认为 False，返回相应区间元素的个数的直方图。
　　histtype
　　要绘制的直方图类型，默认值为＂bar＂，可选值有 barstacked(堆叠条形图)、step(未填充的阶梯图)、stepfilled(已填充的阶梯图)。
　　以下示例绘制了班级学生得分情况的直方图。其中定义了四个区间(bins)分别是：0-25、26-50、51-75 和 76-100.直方图显示了相应范围的学生人数。　from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #创建图形对象和轴域对象 fig,ax = plt.subplots(1,1) a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) #绘制直方图 ax.hist(a, bins = [0,25,50,75,100]) #设置坐标轴 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()12345678910111213复制代码类型：[python]
　　上述代码执行后，输出结果如下：
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