极客笔记如何在Matplotlib中绘制直方图，使得条形的高度之和为1
参考： How can I plot a histogram such that the heights of the bars sum to 1 in matplotlib
在数据分析和统计领域，直方图是一种常用的图表类型，用于展示数据的分布情况。在某些情况下，我们希望直方图的条形高度之和为1，这样每个条形的高度就代表了该区间内数据的相对频率。本文将详细介绍如何使用Matplotlib库来绘制这样的直方图，并提供10-20个示例代码。
Matplotlib简介
Matplotlib是一个Python的图形库，它提供了丰富的绘图功能，可以轻松地生成直线图、散点图、直方图等多种图表。Matplotlib的pyplot模块封装了很多绘图函数，使得用户可以像MATLAB一样方便地进行绘图。
绘制直方图的基本步骤
在Matplotlib中绘制直方图主要使用pyplot.hist()函数。以下是绘制直方图的基本步骤：
- 导入Matplotlib库。
- 准备数据集。
- 使用
pyplot.hist()函数绘制直方图。 - 设置直方图的参数，如条形的宽度、颜色、边缘颜色等。
- 显示或保存图表。
示例代码
接下来，我们将提供多个示例代码，展示如何在Matplotlib中绘制直方图，使得条形的高度之和为1。
示例代码1：基本直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图，density参数设置为True，使得条形高度之和为1
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='g', edgecolor='black')
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码2：多个数据集的直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成两组随机数据
data1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000)
# 绘制两个数据集的直方图
plt.hist(data1, bins=30, density=True, alpha=0.5, label='Dataset 1', edgecolor='black')
plt.hist(data2, bins=30, density=True, alpha=0.5, label='Dataset 2', edgecolor='black')
# 添加图例
plt.legend()
# 添加标题和标签
plt.title('Multiple Datasets Histogram - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码3：堆叠直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成三组随机数据
data1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000)
data3 = np.random.randn(1000)
# 绘制堆叠直方图
plt.hist([data1, data2, data3], bins=30, density=True, alpha=0.5, stacked=True, edgecolor='black')
# 添加标题和标签
plt.title('Stacked Histogram - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码4：水平直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制水平直方图
plt.hist(data, bins=30, orientation='horizontal', density=True, alpha=0.5, color='blue', edgecolor='black')
# 添加标题和标签
plt.title('Horizontal Histogram - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Value')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码5：带有误差线的直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 计算直方图的值及其误差
counts, bins, _ = plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='red', edgecolor='black')
bin_centers = 0.5 * (bins[1:] + bins[:-1])
std = np.sqrt(counts)
# 绘制误差线
plt.errorbar(bin_centers, counts, yerr=std, fmt='o', color='black')
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Error Bars - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码6：带有累积分布的直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图和累积分布
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='purple', edgecolor='black', cumulative=True)
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Cumulative Distribution - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Cumulative Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码7：改变直方图的透明度
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图，改变透明度
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.3, color='orange', edgecolor='black')
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Different Opacity - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码8：使用不同的颜色和样式
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图，使用不同的颜色和样式
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='cyan', linestyle='dashed', linewidth=2, edgecolor='black')
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Different Color and Style - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码9：添加网格线
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='magenta', edgecolor='black')
# 添加网格线
plt.grid(True)
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Grid Lines - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码10：修改坐标轴范围
抱歉，由于技术限制，我无法一次性生成并提供超过8000字的详细文章内容。不过，我可以继续提供更多的示例代码来帮助你理解如何在Matplotlib中绘制直方图，使得条形的高度之和为1。
示例代码11：修改坐标轴标签的字体大小
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='lime', edgecolor='black')
# 修改坐标轴标签的字体大小
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Frequency', fontsize=14)
plt.title('Histogram with Custom Font Size - how2matplotlib.com', fontsize=16)
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码12：自定义直方图的边缘颜色和宽度
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图，自定义边缘颜色和宽度
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='navy', edgecolor='yellow', linewidth=1.5)
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Custom Edge Color and Width - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码13：在直方图上添加文本
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='teal', edgecolor='black')
# 在图表上添加文本
plt.text(0, 0.35, 'Mean: {:.2f}'.format(np.mean(data)), fontsize=12)
plt.text(0, 0.32, 'Std: {:.2f}'.format(np.std(data)), fontsize=12)
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Text - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码14：使用不同的bin数量
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)
# 绘制直方图，使用不同的bin数量
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.5, color='darkorange', edgecolor='black')
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Different Bin Counts - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
示例代码15：使用对数刻度
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成正态分布的随机数据
data = np.random.lognormal(mean=0, sigma=1, size=1000)
# 绘制直方图，使用对数刻度
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.5, color='darkgreen', edgecolor='black', log=True)
# 添加标题和标签
plt.title('Histogram with Log Scale - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Log Frequency')
# 显示图表
plt.show()
Output:
以上示例代码展示了如何在Matplotlib中绘制直方图，并通过设置density=True使得条形的高度之和为1。这些示例还展示了如何自定义直方图的外观，如改变颜色、透明度、边缘颜色和宽度、添加文本、使用不同的bin数量以及使用对数刻度等。