python視覺化（5）——直方圖

我們一般使用散點圖檢視資料的分佈，我們還可以使用直方圖來說明，透過圖形的長相，就可以快速的判斷資料是否近似服從正態分佈。

在統計學中，很多假設條件是在符合正態分佈情況下得，這也是為什麼我們要探究資料是否符合正態分佈的原因。最常用的就是透過直方圖來定性的判定資料的分佈情況，這尤其顯得重要。

Python中如何繪製一個直方圖。

python透過調研matplotlib包中的hist函式來生成直方圖的，

繪圖之前，我們先來看一下hist函式的引數含義及使用方法：

plt。hist（x， bins= 10， range= None， normed= False， weights= None， cumulative= False， bottom= None， histtype= ‘bar’， align= ‘mid’， orientation= ‘vertical’， rwidth= None， log= False， color= None， label= None， stacked= False）

x：指定要繪製直方圖的資料；

bins：指定直方圖條形的個數；

range：指定直方圖資料的上下界，預設包含繪圖資料的最大值和最小值；

normed：是否將直方圖的頻數轉換成頻率；

weights：該引數可為每一個數據點設定權重；

cumulative：是否需要計算累計頻數或頻率；

bottom：可以為直方圖的每個條形新增基準線，預設為0；

histtype：指定直方圖的型別，預設為bar，除此還有’barstacked’， ‘step’， ‘stepfilled’；

align：設定條形邊界值的對其方式，預設為mid，除此還有’left’和’right’；

orientation：設定直方圖的擺放方向，預設為垂直方向；

rwidth：設定直方圖條形寬度的百分比；

log：是否需要對繪圖資料進行log變換；

color：設定直方圖的填充色；

label：設定直方圖的標籤，可透過legend展示其圖例；

stacked：當有多個數據時，是否需要將直方圖呈堆疊擺放，預設水平擺放；

載入第三方庫，匯入泰坦尼克號的資料，選取年齡資料不為空

頻數直方圖：

生成圖：

頻率累積直方圖：

生成圖：

我們使用直方圖檢視資料是否符合正態分佈，需要和正態分佈曲線進行比較；

生成圖：

從直方圖的展現來看，乘客的年齡分佈與理論正態分佈曲線存在一些差異，說明

不服從正態分佈。

二元直方圖的繪製

如果想對比的話，可以透過

兩個hist

將不同性別的直方圖繪製到一張圖內，選擇對比男女乘客的年齡分佈情況

生成圖如下：

從圖中可以看出，不同年齡組內幾乎都是

男性乘客比女性乘客要多

；

另外，男女性別的年齡組

分佈幾乎一致

。