如何解释Matplotlib中的Pyplot直方图bin？

在Matplotlib中，Pyplot是一个具有丰富绘图功能的模块，其中直方图是其中重要的一种。

直方图是一种以柱状图的形式呈现数据分布情况的图表，通常被用于数据分析、数据可视化、风险管理等应用。而在Pyplot中，我们可以通过使用函数hist()来绘制直方图。

但是，在使用hist()函数时，我们需要理解其中一个重要参数——bin。

什么是bin

在直方图中，bin指的是数据被划分的区间段。我们可以认为bin是一个范围的集合，例如从0到10，从10到20等等。

我们可以通过设置bin的大小和数量来控制直方图的展示效果。bin的大小和数量取决于我们的需求和数据的特性。通常，我们会根据数据的分布情况，选择合适的bin大小和数量来呈现直方图。

下面是一个简单的例子，让我们来看一下如何使用bin来绘制直方图。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些随机的数据
x = np.random.normal(size=1000)

# 绘制直方图，设置bin的数量为30
plt.hist(x, bins=30)

# 展示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们先使用numpy库生成了一些随机数据，然后使用plt.hist()函数将这些数据绘制成了一张直方图，其中bins的数量为30。

可以看到，我们生成的直方图有30个bin，每个bin代表一段在数据范围内的区间段。

如何设置bin的大小和数量

除了直接传入bin的数量，我们还可以设置bin的大小或范围来呈现不同的直方图。

在hist()函数中，我们可以使用如下参数来设置bin的大小和数量：

bins: 可以输入一个数字来设置bin的数量，例如bins=30，代表有30个bin。也可以输入一个序列来设置bin的范围段，例如bins=[0, 10, 20, 30]，代表将数据分为0到10，10到20和20到30三个区间段。
range: 可以输入一个序列来设置bin的范围段。例如range=[0, 100]，代表将数据范围划分为0到100，根据bin的数量来分配bin的范围。
density: 可以设置是否对数据进行标准化。默认值为False，代表按照真实数据进行呈现。

下面是一个仅设置bin的大小的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些随机的数据
x = np.random.normal(size=1000)

# 绘制直方图，设置bin的大小为0.5
plt.hist(x, bins=range(-4, 4, 1))

# 展示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们通过设置bins为range(-4, 4, 1)来设置bin的大小为0.5，并将数据范围设置为-4到4之间。

可以看到，由于bin的大小设置为0.5，所以每个bin的宽度为0.5，数据被划分为了很多段。

下面是一个仅设置bin的数量的例子：

import matplotlib.pyplotimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些随机的数据
x = np.random.normal(size=1000)

# 绘制直方图，设置bin的数量为8
plt.hist(x, bins=8)

# 展示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们通过设置bins为8来设置bin的数量为8，并自动分配数据范围。

可以看到，由于bin的数量设置为8，数据被划分为了8个区间段。