# Python plt.hist 柱状图居中
## 介绍
在数据可视化中,柱状图是一种常用的图表类型。柱状图用于表示离散数据的频率分布情况,通过柱形的高度来表示数据的频数。Python中的matplotlib库提供了plt.hist函数用于绘制柱状图。
本文将介绍如何使用Python的matplotlib库绘制柱状图,并解释如何使得柱状图的柱形居中对齐。
## 准备工作
在开始之前,我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-14 19:50:42
                            
                                530阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            一、pyplot模块的hist()函数用于绘制直方图matplotlib.pyplot.hist(x,bins = None,range = None,color = None,label = None, …, ** kwargs)x -- 表示输入值。bins – 表示绘制条柱的个数。range – bins的上下范围(最大和最小值)。color – 表示条柱的颜色,默认为None。arr_ra            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-07 23:12:16
                            
                                465阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            本期主要讲一下利用matplotlib.pyplot类绘制直方图,将数据分成若干簇,并在合适位置标注簇里面样本数。背景 现在我有一份各楼盘八月份的两个源头的价格,我需要进行差异对比,想知道1%以内的有多少,3%以内的有多少,5%以内的有多少,5%以上的有多少,这个恰好可以用分簇直方图刻画入门级原数据包含id,价格1和价格2三个字段代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Projec            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-04-11 18:06:19
                            
                                2200阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            python绘制直方图plt.hist            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-06-04 14:24:58
                            
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            def get_CDF(numList):
	print "total number of numList %d"%len(numList)
	numArray = np.asarray(numList)
	dx = .01
	bins_array = np.arange(-0.5,1.5,dx)
	
	hist, bin_edges = np.histogram(numArray, bins=b            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-21 15:25:32
                            
                                293阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            需要注意的是边缘数据存在导致结果看上去"不完整"的情况:image.png最右边的数据看不清楚,但是确实存在,只是数据太小了。这时候我们使用log参数,让程序自动调整y轴的尺度:image.pngimage.png这样在不同的尺度上所有的数据都可以很清晰的看到。源码:# coding=utf-8from matplotlib import pyplot as pltimport pandas as            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            [b]一、List类型[/b] 
1.创建list 
Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。 
比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示: 
['Michael', 'Bob', 'Tracy'] 
list是数学意义上的有序集合,也就是说,list中的元素是按照顺序排列的。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                                45阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            list是Python 的内置数据类型,list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。  这里主要分三部分介绍Python中的list和tuple:  1.Python中list的主要用法。  2.Python中tuple的主要用法  3.Python中的list、tuple和java中的list有什么不同。1.Python中list的主要用法比如把一天分为上、中、下午三个时刻,可以用l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-08 09:08:13
                            
                                127阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            数字Numbers字符串String列表List元组Tuple集合Set字典DictionaryNone,表示空对象,无类型,当无法确定类型或将变量置空时使用数字 包括 整型int,浮点型float,布尔类型bool,复数complexpython支持大数计算整除// 取余% 乘方**字符串可通过“或‘创建字符串字符串间可通过+号进行连接*号可进行复制 #print(‘hello'*3)=>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-25 08:51:22
                            
                                105阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在数据分析和可视化中,绘制直方图是常见的任务。在使用 Python 的 Matplotlib 库绘制直方图时,通常希望能够通过设置数据间隔 (也称为“箱宽”或“桶宽”) 来调整直方图的展示效果。这一点对于展示数据分布、识别潜在模式和异常值非常重要。接下来,我们将详细介绍如何解决“python plt hist设置数据间隔”这一问题,并探讨各个方面的最佳实践和经验教训。
## 背景定位
和许多数            
                
         
            
            
            
            创建list Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素。比如,列出班里所有同学的名字,就可以用一个list表示:>>> ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
['Michael', 'Bob', 'Tracy']list是数学意义上的有序集合,也就是说,list中的元素是按照顺序排列的。构造list非            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python plt横轴居中实现指南
作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能与刚入行的小白分享如何实现“Python plt横轴居中”。本文将详细介绍实现过程,包括步骤、代码及注释,以及状态图和甘特图,帮助小白快速掌握这一技能。
## 实现流程
首先,我们通过一个表格来展示实现“Python plt横轴居中”的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Python列表List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。它支持字符,数字,字符串甚至可以包含列表(所谓嵌套)。列表用[ ]标识。是python最通用的复合数据类型。看这段代码就明白。列表中的值得分割也可以用到变量[头下标:尾下标],就可以截取相应的列表,从左到右索引默认0开始的,从右到左索引默认-1开始,下标可以为空表示取到头或尾。加号(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            画图前引导   1、让我们打开百度,输入python进入python官网2、在官网选择docs菜单,在左上角选择中文3、点击右边的标准库参考,往下拉找到程序框架里边的turtle--海龟绘图,点击进入,查看海龟绘图的基本操作   小猪佩奇的画图思路   看了海龟画图的基本操作后,了解每个函数的基本参数设置就很简单了1、先画猪鼻子2、画头3、画耳朵4、画眼睛5、画腮红6、画嘴7、画身体8、画小            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                相对R,python在图形可视化相对弱化一些,考虑python其他强大功能,逐步学习python实现图的一些代码,学习DataCharm公众号的柱状图后,实现效果如下:实现代码如下:   import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#数据labels = ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python plt画布大小和居中
在数据可视化过程中,matplotlib库是一个常用的工具包。其中的pyplot模块可以方便地绘制各种图形。在使用pyplot绘制图形时,我们经常会遇到调整画布大小和居中显示的需求。本文将介绍如何使用Python的matplotlib库中的pyplot模块来设置画布大小和居中显示。
## 1. matplotlib库简介
matplotlib是一个用于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、初始化的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([-0.5, 1, 2, 3], [6, 8, 2, 1])  #前面方括号的作用是设置柱对应横坐标的位置,后面的方括号的作用是设置柱对应纵坐标的位置
plt.show() 二、更改x轴的刻度,加x,y轴和坐标轴的标签import matplotlib.pyplot as plt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上篇文章,我已经讲解绘制图像大致步骤,接下来的系列文章将分别对各种图形做讲解。其实就是了解各个图种的绘图 API。文章就讲解第一种图形,柱状图。1 基础绘制柱状图,我们主要用到bar()函数。只要将该函数理解透彻,我们就能绘制各种类型的柱状图。我们先看下bar()的构造函数:bar(x,height, width,*,align='center',**kwargs)x包含所有柱子的下标的列表hei            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            曲线图用来绘制一段连续的变化比较合适,而柱状图比较适合绘制多样型的比较,比如下面的例子,10个电影的票房记录,用柱状图可以直观的显示出来。from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
#用直方图的形式显示出每个电影的票房,单位:亿元
x=["千与千寻","你的名字","龙猫","蜘蛛侠:平行宇宙","寻梦环游记","疯狂动物城","            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现 Python plt 柱状图和折线图
作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何在 Python 中使用 matplotlib 库绘制柱状图和折线图。首先,我们来看整个流程:
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入 matplotlib 库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建柱状图 |
| 4 | 创建折线图 |
| 5 | 显            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-04-07 04:15:30
                            
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