Python绘制频率分布直方图

项目中在前期经常要看下数据的分布情况，这对于探究数据规律非常有用。概率分布表示样本数据的模样，长的好不好看如果有图像展示出来就非常完美了，使用Python绘制频率分布直方图非常简洁，因为用的频次非常高，这里记录下来。还是Python大法好，代码简洁不拖沓~

如果数据取值的范围跨度不大，可以使用等宽区间来展示直方图，这也是最常见的一种；如果数据取值范围比较野，也可以自定义区间端点，绘制图像，下面分两种情况展示

plt.hist函数中有个参数normed默认是None，表示不对数据进行归一化，这个情况绘制出来的就是频次直方图，加了normed=True,之后就是标准的频率直方图

1. 区间长度相同绘制直方图

#-*- encoding=utf-8 -*-
import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')# 按照固定区间长度绘制频率分布直方图
# bins_interval 区间的长度
# margin        设定的左边和右边空留的大小
def probability_distribution(data, bins_interval=1, margin=1):bins = range(min(data), max(data) + bins_interval - 1, bins_interval)print(len(bins))for i in range(0, len(bins)):print(bins[i])plt.xlim(min(data) - margin, max(data) + margin)plt.title("Probability-distribution")plt.xlabel('Interval')plt.ylabel('Probability')# 频率分布normed=True，频次分布normed=Falseprob,left,rectangle = plt.hist(x=data, bins=bins, normed=True, histtype='bar', color=['r'])for x, y in zip(left, prob):# 字体上边文字# 频率分布数据 normed=Trueplt.text(x + bins_interval / 2, y + 0.003, '%.2f' % y, ha='center', va='top')# 频次分布数据 normed=False# plt.text(x + bins_interval / 2, y + 0.25, '%.2f' % y, ha='center', va='top')plt.show()

2. 区间长度不同绘制频次直方图

#-*- encoding=utf-8 -*-
import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc'# 自己给定区间，小于区间左端点和大于区间右端点的统一做处理，对于数据分布不均很的情况处理较友好
# bins      自己设定的区间数值列表
# margin    设定的左边和右边空留的大小
# label     右上方显示的图例文字
"""eimport numpy as npdata = np.random.normal(0, 1, 1000)bins = np.arange(-5, 5, 0.1)probability_distribution_extend(data=data, bins=bins)
"""
def probability_distribution_extend(data, bins, margin=1, label='Distribution'):bins = sorted(bins)length = len(bins)intervals = np.zeros(length+1)for value in data:i = 0while i < length and value >= bins[i]:i += 1intervals[i] += 1intervals = intervals / float(len(data))plt.xlim(min(bins) - margin, max(bins) + margin)bins.insert(0, -999)plt.title("probability-distribution")plt.xlabel('Interval')plt.ylabel('Probability')plt.bar(bins, intervals, color=['r'], label=label)plt.legend()plt.show()

Case示例

if __name__ == '__main__':data = [1,4,6,7,8,9,11,11,12,12,13,13,16,17,18,22,25]probability_distribution(data=data, bins_interval=5,margin=0)

效果如下图

频次分布直方图

频率分布直方图

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1. 区间长度相同绘制直方图

2. 区间长度不同绘制频次直方图

Case示例

效果如下图

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