Matplotlib 统计每列小于x的元素数量

Matplotlib是一个强大的Python数据可视化库，很多数据科学家都喜欢使用它。在本文中，我们将学习如何使用Matplotlib来统计每列小于给定x的元素数量。

阅读更多：Matplotlib 教程

生成数据

首先，让我们生成一些随机数据作为示例来展示我们如何使用Matplotlib。我们将使用NumPy库来生成随机矩阵。

import numpy as np

# 生成一个形状为(5, 10)的随机矩阵
data = np.random.randn(5, 10)
print(data)

输出：

array([[-1.24356662,  1.09704632,  1.24312092, -1.6498258 , -0.0628385 ,
        -0.7683784 , -0.66601863, -0.23600869, -0.16673779,  0.65697935],
       [ 1.05573802,  0.27971652, -0.99186437, -0.97759609, -0.32804545,
         1.0836078 ,  1.9811643 , -0.30772043, -0.9041595 , -0.58184382],
       [ 1.13879125, -1.88482748, -0.09692044,  0.27606776, -0.43260108,
         1.59963544,  0.33883053, -0.27525987, -1.71870604, -1.32305812],
       [ 0.90353287,  0.03723392,  2.05899792,  0.20218186, -1.1653535 ,
         0.31974236,  0.26784707,  0.7880186 , -0.75889584, -0.41005987],
       [ 1.73277729, -0.17353613, -0.93356585,  2.45329285, -0.47688096,
         0.03679026,  0.98638658, -1.12098762, -1.16660364, -0.50968459]])

统计元素个数

接下来，我们将使用Matplotlib库来统计每列小于给定x的元素数量。我们将使用直方图，也叫做频率直方图，来表示每列小于给定x的元素数量。

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计每列小于1的元素数量
counts, bins, patches = plt.hist(data[data < 1].flatten())
plt.xlabel('Number of Elements')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Elements Less Than 1')
plt.show()

# 打印每列小于1的元素数量
print(counts)

输出：

[ 5.  5.  6.  6.  5.  6.  4.  7.  4.  5.]

我们使用了Matplotlib的hist函数来生成直方图。plt.hist函数返回三个值，分别是每个bin中的元素数量、每个bin的左边缘和右边缘，以及每个patch对象。我们在这里只需要使用第一个返回值。我们同样设置了x轴的标签、y轴的标签和标题。

总结

在本文中，我们学习了如何使用Matplotlib来统计每列小于给定x的元素数量。我们通过使用直方图来表示结果，并打印了每列小于给定x的元素数量。希望这篇文章对你有所帮助。