如何从 Matplotlib 中的数据列表中绘制直方图？

在本文中，我们将了解如何在Python中从 Matplotlib 中的数据列表中绘制直方图。

直方图帮助我们绘制带有指定 bin 的条形图，并且可以使用 hist()函数创建。

Syntax: hist( dataVariable, bins=x, edgecolor=’anyColor’ )

Parameters:

• dataVariable- Any variable that holds a set of data. It can be a list or a column in a DataFrame etc.
• bins- It can be used to group the data in the DataVariable. It can accept an Integer or a list of numbers.
• edgecolor- It gives an edge color to each bin i.e., Each bar in histogram.

We can plot the histogram using data in the list by passing a list to hist method.

示例 1：

在此示例中，我们将列表传递给 hist 方法以从数据列表中绘制直方图。这里我们没有在 hist 方法中指定 edgecolor 和 bins 参数。所以在上面的输出中，我们没有找到任何条的任何边缘颜色，我们得到了随机数量的箱（条）。

Python3

# import necessary packages
import matplotlib.pyplot as plt
 
# list of weights
weights = [30, 50, 45, 80, 76, 55,
           45, 47, 50, 65]
 
# plotting labelled histogram
plt.hist(weights)
plt.xlabel('weight')
plt.ylabel('Person count')
plt.show()

输出：

示例 2：

对于我们在上面示例中使用的相同数据，我们将在此示例中另外指定 bin 和 edgecolor。

Python3

# import necessary packages
import matplotlib.pyplot as plt
 
# list of weights
weights = [30, 50, 45, 80, 76, 55,
           45, 47, 50, 65]
 
# plotting labelled histogram
plt.hist(weights, bins=5, edgecolor='black')
plt.xlabel('weight')
plt.ylabel('Person count')
plt.show()

输出：

当我们将 bin 计数指定为 5 时，我们在结果图中得到了 5 个条形图，并且 edgecolor 帮助我们区分它们之间的条形图，如果它们像上述场景中那样彼此靠近。

示例 3：

我们还可以将值列表作为参数传递给 hist 方法中的 bins 参数。它可以帮助我们过滤列表中的数据。

Python3

# import necessary packages
import matplotlib.pyplot as plt
 
# list of weights
weights = [30, 50, 45, 80, 76, 55,
           45, 47, 50, 65]
 
# list of bins
bins = [30, 40, 50, 60]
 
# plotting labelled histogram
plt.hist(weights, bins=bins, edgecolor='black')
plt.xlabel('weight')
plt.ylabel('Person count')
plt.show()

输出：

由于我们将包含 30、40、50、60 的 bin 列表传递给 bins 参数，因此在从数据列表绘制直方图时， Python仅考虑指定 bin 范围内的数据。因此，如果数据值超出范围，则在绘图时不考虑该数据点。

在给定的数据列表中，65、76、80 超出了 bin 范围，因此，在绘制图表期间不考虑这些数据点。