简单说下图形选择啦,通常我们最常用的图形是折线图、扇形图、条形图,它们的功能简单概括为:
折线图:表示变化情况;
扇形图:表示各类别的分布占比情况;
条形图:表示具体数值;
接下来要说的直方图是以条形图的形式展现的,在统计学中, 直方图 (英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示。
以下展示了python画直方图的几种方式,这里涉及到了3个包:matplotlib、pandas、seanborn。
1、使用 matplotlib.pyplot.hist 函数(本文主要讲解该方法画直方图)
2、使用 pandas.DataFrame.plot.hist 函数
3、使用 pandas.DataFrame.hist 函数
4、使用 seaborn.distplot 函数
以下为 matplotlib.pyplot.hist 函数介绍:
参数:
返回值:
模拟真实场景:我们通过分析打分,给1000个客户进行了排名,排名越靠前,说明客户越优异,为了找到特定的200个客户的排名处于这1000个客户中的位置,使用了直方图对比的方式。以下使用的数据是为模拟场景,随机出来的结果排名比较靠后,所以这些客户质量并不高:
hist: https://my.oschina.net/u/2474629/blog/1793008
matplotlib中文乱码: https://www.jianshu.com/p/c0f19f87036f
python绘制直方图设置y数量需要用到matplotlib_pyplot_hist方法。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。