1. 引言

你想知道如何在Python中生成直方图吗？在本教程中，我将向大家展示如何做到这一点。

数值数据的分布可以用直方图表示。直方图是数据的一种可视化表示，它使用不同高度的条形图，其中每个条形图标识一段范围的数据。在Python中，我们可以使用两个模块绘制直方图：Matplotlib和Pandas。

闲话少说，我们直接开始吧！

2. 生成数据

首先，让我们使用Numpy来创建一些虚拟数据，其中NumPy是一个可以处理多维数组的Python库。接着，我们使用以下代码从正态高斯分布生成随机样例数据，如下：

import numpy as np# Create dummy data points
data = np.random.normal(170, 10, 250)
print(data)

上述代码输出如下：

[178.6389057  160.71481129 176.06380975 170.26836416 168.64962801167.77093268 189.89642816 167.57947841 187.95156914 185.14287433173.77094473 181.96577219 171.40557555 168.42044648 181.90741839182.15559495 151.58511408 165.68497833 163.91143081 170.86070342165.91667438 177.44452444 161.35877875 170.74342034 161.41709815187.54503422 160.61351112 177.18043424 180.366389   177.56347178165.48898864 189.19288388 186.5750155  154.66924922 … 170.94541687]

接下来，我们将使用这些数据来进行直方图的绘制。

3. 使用Matplotlib绘制直方图

如果我们已经装好了numpy和Matplotlib库，接下来我们使用以下代码来绘制最基础的直方图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata = np.random.normal(170, 10, 250)
plt.hist(data)
plt.show()

样例输出如下：

嗯捏，我们已经成功绘制了第一个直方图。

事实上，Matplotlib提供了大量参数来定制图形，我们将使用它们使上面的直方图更具可视化效果。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata = np.random.normal(170, 10, 250)
plt.hist(data, bins= 20, color='green')
plt.show()

输出如下：

4. 使用Pandas绘制直方图

其实，Python中的第三方库Pandas为大家提供了高效地操作大型数据集所需的工具。在Pandas的帮助下，我们可以轻松高效地执行数据分析任务。
所以，我们也可以使用Pandas中的hist进行直方图绘制，样例代码如下：

# import libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# generate random data using NumPy
random_data = np.random.normal(170, 10, 250)# convert the data into a Pandas DataFrame
dataframe = pd.DataFrame(random_data)# plot histogram using Pandas hist() function
dataframe.hist()

输出结果如下：

哇，是不是可视化效果更加美观啦！

5. 总结

在本文中，我们从直方图的基本知识开始，并介绍了它们的用途。接着，我们使用Numpy生成虚拟数据，并使用Matplotlib和Pandas分别进行直方图的绘制，并给出了相应的代码示例。

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