如何从 Matplotlib 中的数据列表中绘制直方图？

Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图形的 Python 库。它支持各种类型的图形，包括折线图、散点图、直方图等。在本文中，我们将着重介绍如何使用 Matplotlib 绘制直方图并且需要从数据列表中绘制。

步骤

以下是从 Matplotlib 中的数据列表中绘制直方图的步骤：

1. 导入库

在代码中，我们需要导入 Matplotlib 和 numpy 库。Numpy 库提供用于数值计算的数组数据结构和函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 创建数据

我们需要创建一个数据列表，这个列表将被用来绘制直方图。

data = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]

3. 设置直方图的配置

我们可以设置以下参数来定制直方图：

• bins：用于计算直方图的分箱数。
• range：用于指定数据范围。
• density：用于计算密度而不是计数。
• alpha：用于设置透明度。

bins = 5
range = (0, 20)
density = True
alpha = 0.5

4. 绘制直方图

使用 Matplotlib 的 hist() 函数来绘制直方图。hist()函数可以接受数据，分箱数等参数。在本例中，data将是列表数据，bins表示我们的数据项将被分成5个箱子，其余的参数将根据需要设置。

plt.hist(data, bins=bins, range=range, density=density, alpha=alpha)
plt.show()

完整代码

以下是完整的代码，我们定义了生成数据的步骤和绘图的步骤，并且添加了一些注释。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据列表
data = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]

# 设置直方图的配置
bins = 5
range = (0, 20)
density = True
alpha = 0.5

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=bins, range=range, density=density, alpha=alpha)

# 显示图形
plt.show()

上面的代码将生成以下图形：

注：以上过程中的数据是我们自己随机生成的，如果您有所需数据可以自行创建。

参考文献

https://matplotlib.org/ https://numpy.org/