极客笔记如何在Matplotlib中制作等面积的直方图？
在数据分析和可视化过程中，直方图是一个非常常见的图表类型。直方图将数据分成一系列的间隔，然后绘制每个间隔的频率或计数，从而既能显示数据的分布情况，又能保持连续性。但是，在制作直方图时，我们经常需要面临一个问题：如何让直方图的面积保持一致，从而更好地比较各个区间的频率或计数。这篇文章将简要介绍如何在Matplotlib中制作等面积的直方图。
准备数据
在制作直方图之前，我们需要有一些数据。为了演示方便，我们使用Python内置的random模块生成一组随机数作为示例数据。
import random
random.seed(42)
data = [random.randint(1, 7) for _ in range(100)]
print(data[:10]) # [2, 6, 3, 7, 4, 3, 4, 7, 1, 1]
上面的代码生成了100个取值在1到7之间的随机数，我们用print语句输出前10个数据验证一下。
制作直方图
有了数据之后，我们可以使用Matplotlib来制作直方图了。Matplotlib提供了hist函数用于绘制直方图。下面是一个最简单的绘制直方图的例子：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data)
plt.show()
上面的代码可以生成一个基本的直方图，但是它的面积并不是相同的。因此，为了使直方图的面积相等，我们需要对直方图的高度进行调整。我们可以使用numpy模块的histogram函数来计算每个区间的频率，然后再根据频率来调整直方图的高度。
import numpy as np
bin_edges, _ = np.histogram(data, bins=7)
bin_widths = np.diff(bin_edges)
bin_heights = np.divide(bin_edges, bin_widths)
plt.bar(range(1, 8), bin_heights, width=1.0, edgecolor='black')
plt.xlim([0, 8])
plt.ylim([0, max(bin_heights) * 1.1])
plt.show()
这段代码生成了一个面积相等的直方图。我们先使用numpy的histogram函数计算每个区间的频率，然后用np.diff函数计算每个区间的宽度，最后用np.divide函数计算每个区间的高度。最后，我们使用Matplotlib的bar函数来绘制直方图，并设置width参数为1.0来使得直方图宽度与区间宽度相等，设置edgecolor参数为’black’来添加边框线，以便更清晰地显示。同时，我们还通过xlim和ylim函数设置了横纵坐标的范围，以避免显示过于拥挤。
完整代码
下面是一个完整的可运行的代码示例，演示如何在Matplotlib中制作等面积的直方图：
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
random.seed(42)
data = [random.randint(1, 7) for _ in range(100)]
bin_edges, _ = np.histogram(data, bins=7)
bin_widths = np.diff(bin_edges)
bin_heights = np.divide(bin_edges, bin_widths)
plt.bar(range(1, 8), bin_heights, width=1.0, edgecolor='black')
plt.xlim([0, 8])
plt.ylim([0, max(bin_heights) * 1.1])
plt.show()
结论
在本文中，我们介绍了如何在Matplotlib中制作等面积的直方图。首先，我们使用内置的random模块生成了示例数据，然后使用Matplotlib的hist函数绘制了一个基本的直方图，但是它的面积并不是相同的。为了使直方图的面积相等，我们使用numpy的histogram函数计算每个区间的频率，然后用np.diff函数计算每个区间的宽度，最后用np.divide函数计算每个区间的高度。最后，我们使用Matplotlib的bar函数来绘制直方图，并设置width参数为1.0来使得直方图宽度与区间宽度相等，设置edgecolor参数为’black’来添加边框线。
希望这篇文章对你有所帮助！