matplotlib.pyplot.hist #

matplotlib.pyplot. hist ( x , bins = Nenhum , intervalo = Nenhum , densidade = Falso , pesos = Nenhum , cumulativo = Falso , inferior = Nenhum , histtype = 'barra' , alinhamento = 'meio' , orientação = 'vertical' , rwidth = Nenhum , log = Falso , cor =None , label = None , stacked = False , * , data = None , ** kwargs ) [source] #

Calcular e traçar um histograma.

Esse método usa numpy.histogrampara agrupar os dados em x e contar o número de valores em cada compartimento e, em seguida, desenha a distribuição como a BarContainerou Polygon. Os parâmetros bins , range , densidade e pesos são encaminhados para numpy.histogram.

Se os dados já tiverem sido agrupados e contados, use barou stairspara plotar a distribuição:

counts, bins = np.histogram(x)
plt.stairs(bins, counts)

Alternativamente, plote bins pré-computados e contagens usando hist()tratando cada bin como um único ponto com um peso igual à sua contagem:

plt.hist(bins[:-1], bins, weights=counts)

A entrada de dados x pode ser uma matriz singular, uma lista de conjuntos de dados de comprimentos potencialmente diferentes ([ x0 , x1 , ...]) ou um ndarray 2D no qual cada coluna é um conjunto de dados. Observe que a forma ndarray é transposta em relação à forma de lista. Se a entrada for uma matriz, o valor de retorno será uma tupla ( n , bins , patches ); se a entrada for uma sequência de arrays, o valor de retorno será uma tupla ([ n0 , n1 , ...], bins , [ patches0 , patches1 , ...]).

Matrizes mascaradas não são suportadas.

Parâmetros :
x (n,) matriz ou sequência de (n,) matrizes

Valores de entrada, isso requer uma única matriz ou uma sequência de matrizes que não precisam ter o mesmo comprimento.

bins int ou sequência ou str, padrão: rcParams["hist.bins"](padrão: 10)

Se bins for um número inteiro, ele definirá o número de compartimentos de largura igual no intervalo.

Se bins for uma sequência, ela define as arestas dos bins, incluindo a aresta esquerda do primeiro bin e a aresta direita do último bin; neste caso, os compartimentos podem estar espaçados de forma desigual. Todos os compartimentos, exceto o último (mais à direita), estão semi-abertos. Em outras palavras, se bins for:

[1, 2, 3, 4]

então o primeiro bin é (incluindo 1, mas excluindo 2) e o segundo . A última caixa, no entanto, é , que inclui 4.[1, 2)[2, 3)[3, 4]

Se bins for uma string, é uma das estratégias de categorização suportadas por numpy.histogram_bin_edges: 'auto', 'fd', 'doane', 'scott', 'stone', 'rice', 'sturges' ou 'sqrt'.

tupla de intervalo ou Nenhum, padrão: Nenhum

A faixa inferior e superior das caixas. Outliers inferiores e superiores são ignorados. Se não for fornecido, o intervalo é . O intervalo não tem efeito se bins for uma sequência.(x.min(), x.max())

Se bins for uma sequência ou intervalo for especificado, o dimensionamento automático será baseado no intervalo de bin especificado em vez do intervalo de x.

densidade bool, padrão: Falso

Se True, desenhe e retorne uma densidade de probabilidade: cada caixa exibirá a contagem bruta da caixa dividida pelo número total de contagens e a largura da caixa ( ), de modo que a área sob o histograma seja integrada a 1 ( ).density = counts / (sum(counts) * np.diff(bins))np.sum(density * np.diff(bins)) == 1

Se empilhado também for True, a soma dos histogramas é normalizada para 1.

pesos (n,) tipo array ou Nenhum, padrão: Nenhum

Uma matriz de pesos, da mesma forma que x . Cada valor em x contribui apenas com seu peso associado para a contagem de compartimentos (em vez de 1). Se a densidade for True, os pesos são normalizados, de modo que a integral da densidade no intervalo permaneça 1.

bool cumulativo ou -1, padrão: Falso

Se True, então um histograma é calculado onde cada bin fornece as contagens naquele bin mais todos os bins para valores menores. O último compartimento fornece o número total de pontos de dados.

Se a densidade também for True, o histograma é normalizado de forma que o último compartimento seja igual a 1.

Se cumulativo for um número menor que 0 (por exemplo, -1), a direção do acúmulo é invertida. Nesse caso, se a densidade também for True, o histograma é normalizado de forma que o primeiro bin seja igual a 1.

bottom array-like, escalar ou None, padrão: None

Localização da parte inferior de cada caixa, ou seja. os compartimentos são desenhados de bottomSe for um escalar, a parte inferior de cada compartimento é deslocada na mesma proporção. Se for uma matriz, cada compartimento é deslocado independentemente e o comprimento da parte inferior deve corresponder ao número de compartimentos. Se Nenhum, o padrão é 0.bottom + hist(x, bins)

histtype {'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'}, padrão: 'bar'

O tipo de histograma a ser desenhado.

  • 'bar' é um histograma tradicional do tipo barra. Se vários dados forem fornecidos, as barras serão organizadas lado a lado.

  • 'barstacked' é um histograma do tipo barra onde vários dados são empilhados uns sobre os outros.

  • 'step' gera um gráfico de linha que não é preenchido por padrão.

  • 'stepfilled' gera um gráfico de linhas que é preenchido por padrão.

alinhar {'esquerda', 'meio', 'direita'}, padrão: 'meio'

O alinhamento horizontal das barras do histograma.

  • 'esquerda': as barras são centralizadas nas bordas da caixa esquerda.

  • 'mid': as barras são centralizadas entre as bordas do bin.

  • 'right': as barras são centralizadas nas bordas direitas do bin.

orientação {'vertical', 'horizontal'}, padrão: 'vertical'

Se 'horizontal', barhserá usado para histogramas do tipo barra e o kwarg inferior serão as bordas esquerdas.

rwidth float ou None, padrão: None

A largura relativa das barras como uma fração da largura da caixa. Se None, calcula automaticamente a largura.

Ignorado se histtype for 'step' ou 'stepfilled'.

log bool, padrão: Falso

Se True, o eixo do histograma será definido para uma escala logarítmica.

cor cor ou matriz de cores ou Nenhum, padrão: Nenhum

Cor ou sequência de cores, uma por conjunto de dados. Padrão ( None) usa a sequência de cores de linha padrão.

label str ou None, padrão: None

String ou sequência de strings para corresponder a vários conjuntos de dados. Os gráficos de barras geram vários patches por conjunto de dados, mas apenas o primeiro recebe o rótulo, portanto legend, funcionará conforme o esperado.

bool empilhado , padrão: Falso

Se True, vários dados são empilhados uns sobre os outros Se Falsevários dados são organizados lado a lado se histtype for 'bar' ou um sobre o outro se histtype for 'step'

Devoluções :
n matriz ou lista de matrizes

Os valores das caixas do histograma. Veja densidade e pesos para uma descrição da semântica possível. Se a entrada x for uma matriz, então esta é uma matriz de comprimento nbins . Se a entrada for uma sequência de arrays , então esta é uma lista de arrays com os valores dos histogramas para cada um dos arrays na mesma ordem. O dtype do array n (ou de seus arrays de elementos) sempre será float mesmo que nenhuma ponderação ou normalização seja usada.[data1, data2, ...]

matriz de caixas

As bordas das caixas. Comprimento nbins + 1 (nbins bordas esquerda e borda direita do último bin). Sempre uma única matriz, mesmo quando vários conjuntos de dados são passados.

patches BarContainerou lista de um único Polygonou lista de tais objetos

Contêiner de artistas individuais usado para criar o histograma ou lista de tais contêineres se houver vários conjuntos de dados de entrada.

Outros Parâmetros :
objeto indexável de dados , opcional

Se fornecidos, os seguintes parâmetros também aceitam uma string s, que é interpretada como data[s](a menos que isso gere uma exceção):

x , pesos

** kwargs

Patchpropriedades

Veja também

hist2d

Histograma 2D com caixas retangulares

hexbin

Histograma 2D com compartimentos hexagonais

Notas

Para um grande número de compartimentos (>1000), a plotagem pode ser significativamente mais rápida se histtype for definido como 'step' ou 'stepfilled' em vez de 'bar' ou 'barstacked'.

Exemplos usando matplotlib.pyplot.hist#

Texto Pyplot

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histograma animado

histograma animado

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Histograma SVG

Histograma SVG

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Pyplot tutorial

Pyplot tutorial

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Tutorial de imagem

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