Matplotlib 直方图中的 bin 大小

Matplotlib 是 Python 中常用的数据可视化库之一，可以用来创建各种类型的图形，包括直方图。在 Matplotlib 的直方图中，bin 大小是一个很重要的参数，它决定了直方图中每个 bin 的宽度。

什么是 bin

bin 是指将数据分成的若干等宽区间，每个区间称为一个 bin。在 Matplotlib 的直方图中，每个 bin 代表了一段数据的取值范围。

bin 大小的影响

bin 大小的选择会影响直方图的形状和解读。如果 bin 大小太小，直方图会变得很细长，每个 bin 中只包含很少的数据。如果 bin 大小太大，直方图会变得很矮胖，每个 bin 中会包含很多的数据。

下面是一个示例，展示了不同 bin 大小对直方图的影响：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成正态分布的数据
np.random.seed(1)
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 绘制 bin 大小为 0.2 的直方图
plt.figure()
plt.hist(data, bins=50, range=(-5, 5))
plt.title('bin 大小为 0.2 的直方图')

# 绘制 bin 大小为 1.0 的直方图
plt.figure()
plt.hist(data, bins=10, range=(-5, 5))
plt.title('bin 大小为 1.0 的直方图')

plt.show()

从上图可以看出，当 bin 大小过小时，直方图变得细长，每个 bin 中包含的数据很少；当 bin 大小过大时，直方图变得矮胖，每个 bin 中包含的数据很多。

如何选择 bin 大小

选择合适的 bin 大小取决于数据的分布和需要强调的信息。在实际中，可以通过调整 bin 的数量和宽度来得到不同的直方图，从而找出最合适的 bin 大小。

在 Matplotlib 中，可以通过以下方式来设置 bin 的大小：

plt.hist(data, bins=10, range=(-5, 5))

其中 bins 参数表示分成的 bin 的数量，range 参数表示数据的取值范围。如果不指定 bins 参数，默认会将数据分成 10 个 bin。

总结

bin 大小是 Matplotlib 直方图中一个重要的参数，它决定了每个 bin 的宽度。选择合适的 bin 大小需要根据数据分布和需要强调的信息来决定。在 Matplotlib 中，可以通过调整 bins 参数来改变 bin 大小。