Matplotlib 直方图bins参数说明

在Matplotlib中，直方图是一种重要的数据可视化方式。在使用Matplotlib的hist()函数进行直方图绘制时，需要设置bins参数。本文将介绍bins参数的含义、用法以及与直方图相关的一些知识。

什么是直方图

直方图是一种统计图表，用于表示数据分布情况。它将数据分成若干个区间，在每个区间内计算数据出现的次数或频数，然后将这些数用矩形条表示出来，条的高度表示数据出现的频数，宽度表示数据的区间范围。

在Matplotlib中，可以使用hist()函数绘制直方图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.hist(data)
plt.show()

上述代码中，使用数据data绘制了一个简单的直方图。这个直方图默认使用10个区间（即10个条），并且每个区间的范围是均匀的。

bins参数的含义

在使用hist()函数绘制直方图时，可以使用bins参数来指定区间的个数或范围。bins参数的默认值是10，即将数据分成10个区间，每个区间的范围是数据的最小值到最大值之间的等分区间。如果指定bins参数为一个整数，则表示将数据分成指定个数的区间。如果指定bins参数为一个序列，则表示将数据分成指定区间范围内的等分区间。

下面是一些使用bins参数的例子：

将数据分成20个区间，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.hist(data, bins=20)
plt.show()

上述代码中，将bins参数设为20，绘制了一个20个区间的直方图。

将数据分成指定的区间，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
bins = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
plt.hist(data, bins=bins)
plt.show()

上述代码中，bins参数设为一个序列，表示将数据分成区间[0,2), [2,4), [4,6), [6,8)和[8,10)五个等分区间。

bins参数和数据的分布

bins参数的取值不仅影响直方图的形状，还会影响图像的解读。如果将bins参数设置得过多，直方图就会显示出数据的细节，但这可能会导致过拟合，并且使直方图失去整体的意义。相反，如果将bins参数设置得太少，直方图就会失去数据的细节，而不能清晰的反映数据的分布情况。

下面的示例将与数据分布相关的三种情况进行探究。

数据分布比较均匀的情况

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.rand(1000)
plt.hist(data, bins=10)
plt.show()

上述代码中，使用NumPy生成1000个随机数，并将它们绘制成10个区间的直方图。可以看出，数据是均匀分布的。

数据分布比较集中的情况

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=10)
plt.show()

上述代码中，使用NumPy生成1000个符合正态分布的随机数，并将它们绘制成10个区间的直方图。可以看出，数据集中在0附近。

数据分布呈现多个峰值的情况

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.concatenate((np.random.randn(500) + 2, np.random.randn(500) - 2))
plt.hist(data, bins=20)
plt.show()

上述代码中，使用NumPy生成1000个符合双峰正态分布的随机数，并将它们绘制成20个区间的直方图。可以看出，数据分布呈现两个峰值。

从上述示例中可以看出，bins参数值的不同对直方图的呈现有一定的影响，可以根据数据分布情况选择合适的bins参数值。

其他与直方图相关的知识点

直方图的高度代表什么？

直方图的高度表示该区间内数据出现的频数，可以理解为在这个区间中的数据占总数据的比例。因为不同区间的宽度是不同的，因此用高度表示频数更加具有直观性。

直方图和密度图的区别是什么？

直方图和密度图都可用于表示数据分布情况，但它们的实现方法和目的不同。直方图用柱形图表示数据分布，柱形图的高度表示该区间内数据的频数。而密度图则不是通过条形来展示数据，而是通过平滑的曲线来展示。密度图是通过在直方图上画更平滑的曲线来估计数据分布的数据密度函数。在分布比较复杂的情况下，密度图的效果可能更好。可以使用seaborn库中的kdeplot()函数绘制密度图，如下所示：

import seaborn as sns
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sns.kdeplot(data)
plt.show()

直方图的横轴怎么显示？

直方图的横轴显示的是区间的范围，可以根据数据类型不同来选择合适的显示方式。例如，在对时间数据进行直方图分析时，可以将时间轴划分成小时、天、月或年等，然后将数据放入相应的区间。可以使用pandas中的resample()函数来进行数据汇总，然后再绘制直方图。

总结

在使用Matplotlib绘制直方图时，bins参数是一个非常重要的参数，它可以影响到直方图的形状和解读。通过对bins参数的合理设置，可以更好地展现数据分布情况。同时，我们还介绍了直方图和密度图的区别以及直方图的横轴怎么显示等相关知识，希望本文能对读者在使用Matplotlib绘制直方图时有所帮助。