Histogramme mit Matplotlib zeichnen

Einführung

Matplotlib ist eine beliebte Datenvisualisierungsbibliothek in Python. Eine der häufigsten Möglichkeiten, um Datenverteilungen zu visualisieren, ist die Verwendung von Histogrammen. In diesem Lab werden wir lernen, wie man mit Matplotlib Histogramme erstellt und verschiedene Anpassungsmöglichkeiten erkundet.

Tipps für die VM

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Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Zunächst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren, einschließlich Matplotlib und NumPy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Generieren von Beispielsdaten

Als nächstes werden wir einige Beispielsdaten generieren, die wir für das Histogramm verwenden. In diesem Beispiel werden wir drei Mengen von Zufallsdaten generieren.

np.random.seed(19680801)
n_bins = 10
x = np.random.randn(1000, 3)

Zeichnen eines einfachen Histogramms

Wir können ein einfaches Histogramm mit der hist-Funktion in Matplotlib erstellen. Diese Funktion nimmt die Daten, die wir plotten möchten, und die Anzahl der Bins entgegen, die wir verwenden möchten.

plt.hist(x, n_bins)
plt.show()

Fügen Sie Beschriftungen und einen Titel hinzu

Wir können Beschriftungen für die x- und y-Achsen und einen Titel für das Diagramm hinzufügen, indem wir die Funktionen xlabel, ylabel und title verwenden.

plt.hist(x, n_bins)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.show()

Anpassen des Histogramms

Wir können das Histogramm anpassen, indem wir die Farbe, die Transparenz und die Kantenfarbe der Balken mit den Parametern color, alpha und edgecolor ändern.

plt.hist(x, n_bins, color='green', alpha=0.5, edgecolor='black')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.show()

Zeichnen mehrerer Histogramme

Wir können mehrere Histogramme auf dem gleichen Diagramm zeichnen, indem wir einem Array von Daten an die hist-Funktion übergeben.

plt.hist(x, n_bins, color='green', alpha=0.5, edgecolor='black', label=['Sample 1', 'Sample 2', 'Sample 3'])
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Random Data')
plt.legend()
plt.show()

Zeichnen von gestapelten Histogrammen

Wir können gestapelte Histogramme zeichnen, indem wir den Parameter stacked auf True setzen.

plt.hist(x, n_bins, color=['green', 'blue','red'], alpha=0.5, edgecolor='black', label=['Sample 1', 'Sample 2', 'Sample 3'], stacked=True)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Stacked Histogram of Random Data')
plt.legend()
plt.show()

Zeichnen von Stufen-Histogrammen

Wir können Stufen-Histogramme zeichnen, indem wir den Parameter histtype auf 'step' setzen.

plt.hist(x, n_bins, histtype='step', color=['green', 'blue','red'], label=['Sample 1', 'Sample 2', 'Sample 3'])
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Step Histogram of Random Data')
plt.legend()
plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man Histogramme mit Matplotlib erstellt. Wir haben verschiedene Anpassungsmöglichkeiten untersucht, darunter das Ändern der Farbe, der Transparenz und der Kantenfarbe der Balken, das Zeichnen mehrerer Histogramme auf dem gleichen Diagramm, das Stapelung von Histogrammen und das Zeichnen von Stufen-Histogrammen. Diese Tools können uns helfen, die Verteilung unserer Daten besser zu verstehen.