matplotlib.axes.Axes.hist #

축. hist ( x , bins = None , range = None , density = False , weights = None , cumulative = False , bottom = None , histtype = 'bar' , align = 'mid' , orientation = 'vertical' , rwidth = None , 로그 = False , 색상 = 없음, 라벨 = 없음 , 스택 = 거짓 , * , 데이터 = 없음 , ** kwargs ) [출처] #

히스토그램을 계산하고 플로팅합니다.

이 방법은 xnumpy.histogram 의 데이터를 구간 화하고 각 구간의 값 수를 계산한 다음 분포를 a 또는 로 그립니다 . bins , range , density 및 weights 매개변수는 에 전달됩니다 .BarContainerPolygonnumpy.histogram

데이터가 이미 비닝되고 계산된 경우 bar또는 를 사용 stairs하여 분포를 플로팅합니다.

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

hist()또는 각 빈을 해당 개수와 가중치가 같은 단일 지점으로 처리 하여 사전 계산된 빈 및 개수를 플로팅합니다 .

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

데이터 입력 x 는 단일 배열, 잠재적으로 다른 길이의 데이터 세트 목록([ x0 , x1 , ...]) 또는 각 열이 데이터 세트인 2D ndarray일 수 있습니다. ndarray 형식은 목록 형식을 기준으로 전치됩니다. 입력이 배열이면 반환 값은 튜플( n , bins , patches )입니다. 입력이 일련의 배열인 경우 반환 값은 튜플([ n0 , n1 , ...], bins , [ patch0 , patches1 , ...])입니다.

마스킹된 배열은 지원되지 않습니다.

매개변수 :

x (n,) 배열 또는 (n,) 배열의 시퀀스

입력 값은 단일 배열 또는 길이가 같을 필요가 없는 일련의 배열을 사용합니다.

bins int 또는 sequence 또는 str, 기본값: rcParams["hist.bins"](기본값: 10)

bins 가 정수이면 범위에서 폭이 같은 bin의 수를 정의합니다 .

bins 가 시퀀스인 경우 첫 번째 Bin의 왼쪽 가장자리와 마지막 Bin의 오른쪽 가장자리를 포함하여 Bin 가장자리를 정의합니다. 이 경우 저장소의 간격이 일정하지 않을 수 있습니다. 마지막(가장 오른쪽) 빈을 제외하고 모두 반쯤 열려 있습니다. 즉, bins 가 다음과 같은 경우:

[1, 2, 3, 4]

그러면 첫 번째 빈은 (1 포함, 2 제외)이고 두 번째 빈은 입니다. 그러나 마지막 bin 은 4 를 포함 하는 입니다.[1, 2)[2, 3)[3, 4]

bins 가 문자열인 경우 numpy.histogram_bin_edges'auto', 'fd', 'doane', 'scott', 'stone', 'rice', 'sturges' 또는 'sqrt'에서 지원하는 비닝 전략 중 하나입니다 .

범위 튜플 또는 없음, 기본값: 없음

빈의 하한 및 상한 범위입니다. 하한 및 상한 이상값은 무시됩니다. 제공되지 않은 경우 범위 는 입니다. 범위는 bins 가 시퀀스인 경우 영향을 주지 않습니다.(x.min(), x.max())

bins 가 시퀀스이거나 범위 가 지정된 경우 자동 크기 조정은 x 범위 대신 지정된 bin 범위를 기반으로 합니다.

밀도 부울, 기본값: False

이면 True확률 밀도를 그리고 반환합니다. 각 빈은 총 개수로 나눈 빈의 원시 개수 와 빈 너비 ( )를 표시하므로 히스토그램 아래 영역이 1( )로 통합됩니다.density = counts / (sum(counts) * np.diff(bins))np.sum(density * np.diff(bins)) == 1

stacked 도 이면 True히스토그램의 합이 1로 정규화됩니다.

weights (n,) array-like 또는 None, 기본값: None

x 와 같은 모양의 가중치 배열입니다 . x 의 각 값 은 1이 아닌 빈 카운트에 연결된 가중치만 기여합니다. 밀도 가 이면 True가중치가 정규화되어 범위에 대한 밀도의 적분이 1로 유지됩니다.

누적 bool 또는 -1, 기본값: False

이면 True히스토그램이 계산되며 여기서 각 빈은 해당 빈의 개수와 더 작은 값에 대한 모든 빈을 제공합니다. 마지막 빈은 총 데이터 포인트 수를 제공합니다.

밀도 도 있는 경우 True마지막 빈이 1이 되도록 히스토그램이 정규화됩니다.

cumulative 가 0보다 작은 숫자(예: -1)이면 누적 방향이 반대로 됩니다 . 이 경우 밀도 도 True이면 히스토그램은 첫 번째 빈이 1이 되도록 정규화됩니다.

하단 배열 유사, 스칼라 또는 없음, 기본값: 없음

각 빈의 바닥 위치, 즉. bottom빈은 에서 로 그려집니다 . 스칼라인 경우 각 빈의 하단이 같은 양만큼 이동합니다. 배열인 경우 각 빈은 독립적으로 이동되며 하단의 길이는 빈 수와 일치해야 합니다. 없음인 경우 기본값은 0입니다.bottom + hist(x, bins)

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

그릴 히스토그램의 유형입니다.

'bar'는 전통적인 막대형 히스토그램입니다. 여러 데이터가 제공되면 막대가 나란히 정렬됩니다.
'barstacked'는 여러 데이터가 차곡차곡 쌓여 있는 막대형 히스토그램입니다.
'step'은 기본적으로 채워지지 않은 라인 플롯을 생성합니다.
'stepfilled'는 기본적으로 채워진 라인 플롯을 생성합니다.

정렬 {'왼쪽', '중간', '오른쪽'}, 기본값: '중간'

히스토그램 막대의 가로 정렬입니다.

'left': 막대가 왼쪽 Bin 가장자리 중앙에 위치합니다.
'mid': 막대가 Bin 가장자리 사이의 중앙에 위치합니다.
'right': 막대가 오른쪽 Bin 가장자리의 중앙에 위치합니다.

오리엔테이션 {'수직', '수평'}, 기본값: '수직'

'horizontal'인 경우 barh막대형 히스토그램에 사용되며 하단 kwarg는 왼쪽 가장자리가 됩니다.

rwidth 부동 또는 없음, 기본값: 없음

빈 너비의 비율로 표시되는 막대의 상대적 너비입니다. 인 경우 None너비를 자동으로 계산합니다.

histtype 이 'step' 또는 'stepfilled'인 경우 무시됩니다 .

로그 부울, 기본값: False

이면 True히스토그램 축이 로그 스케일로 설정됩니다.

색상 또는 배열과 같은 색상 또는 없음, 기본값: 없음

데이터 세트당 하나의 색상 또는 색상 시퀀스. 기본값( None)은 표준 선 색상 시퀀스를 사용합니다.

레이블 str 또는 없음, 기본값: 없음

여러 데이터 세트와 일치하는 문자열 또는 문자열 시퀀스입니다. 막대 차트는 데이터세트당 여러 패치를 생성하지만 첫 번째 패치만 레이블을 가져오므 legend로 예상대로 작동합니다.

누적 부울, 기본값: False

이면 True여러 개의 데이터가 쌓인 False경우 histtype이 'bar'인 경우 여러 개의 데이터가 나란히 배열되거나 histtype이 'step'인 경우 여러 개의 데이터가 쌓인 경우

반환 :

n 배열 또는 배열 목록: 히스토그램 빈의 값입니다. 가능한 의미 체계에 대한 설명은 밀도 및 가중치 를 참조하세요 . 입력 x 가 배열이면 길이가 nbins 인 배열입니다 . 입력이 일련의 arrays 인 경우 각 배열에 대한 히스토그램 값이 동일한 순서로 포함된 배열 목록입니다. 배열 n (또는 요소 배열) 의 dtype은 가중치나 정규화가 사용되지 않더라도 항상 float입니다.[data1, data2, ...]
저장소 배열: 쓰레기통의 가장자리. 길이 nbins + 1(마지막 bin의 왼쪽 가장자리와 오른쪽 가장자리 nbins). 여러 데이터 세트가 전달되는 경우에도 항상 단일 배열입니다.
패치 BarContainer또는 단일 Polygon목록 또는 그러한 개체 목록: 여러 입력 데이터 세트가 있는 경우 이러한 컨테이너의 히스토그램 또는 목록을 만드는 데 사용되는 개별 아티스트의 컨테이너입니다.

기타 매개변수 :