matplotlib直方图_Matplotlib直方图和散点图

一个数据分析小白的真实体验

首先先科普一下条形图和直方图的区别&＃xff1a;直方图在我们做频数、频率的绘制时会用到&＃xff0c;是以长方形的面积作为表示频数/频率&＃xff0c;x轴的标签是连续的&＃xff1b;而条形图是以长方形的高度进行表示频数/频率&＃xff0c;x轴的标签是孤立的&＃xff1b;

1. 引入需要的库

2. 导入数据

3. 直方图

万能公式&＃xff1a;plt.hist(data, bins, facecolor&＃61;None, edgecolor&＃61;None,alpha&＃61;None,density&＃61;None)

参数介绍&＃xff1a;data为绘制的数据&＃xff1b;bins为直方图中的箱子个数&＃xff1b;facecolor为箱子的填充色&＃xff1b;edgecolor为箱子的边框色;alpha为散点的透明度(0与1之间的数&＃xff0c;0为完全透明&＃xff0c;1为完全不透明);density为True,最后展示频率&＃xff0c;反之则展示频数&＃xff1b;

绘制期中成绩的分布图&＃xff0c;展示的为频率

4. 散点图

万能公式&＃xff1a;plt.scatter(x,y,s&＃61;None,color&＃61;None,marker&＃61;None,alpha&＃61;None,linewidths&＃61;None,

edgecolors&＃61;None)

参数介绍:x,y是绘制需要的横、纵坐标&＃xff1b;s为散点的面积&＃xff1b;color为散点的颜色(默认为蓝色&＃39;b&＃39;)&＃xff1b;marker为散点的标记&＃xff1b;alpha为散点的透明度(0与1之间的数&＃xff0c;0为完全透明&＃xff0c;1为完全不透明);linewidths为散点边缘的线宽&＃xff1b;edgecolors为散点边缘颜色。

绘制各个班级的成绩分布情况&＃xff0c;展示具体的分数