如何使用Python制作直方图就像使用R hist函数一样

Question

我正在尝试用Python做直方图，就像我在R中做的那样。我怎么能这样做？

R：

age <- c(43, 23, 56, 34, 38, 37, 41)
hist(age)

蟒蛇：

age = (43, 23, 56, 34, 38, 37, 41)
plt.hist(age)

Answer 1

这里的区别是由R和matplotlib默认选择bin的数量的方式引起的。

对于此特定示例，您可以使用：

age = (43, 23, 56, 34, 38, 37, 41)
plt.hist(age, bins=4)

复制R风格的直方图 。

一般情况

如果我们想让matplotlib的直方图看起来像R一般，我们需要做的就是复制R使用的分箱逻辑。 在内部，R使用Sturges的公式 *来计算箱的数量。 matplotlib支持这个开箱即用 ，我们只需要为bins参数传递'sturges'。

age = (43, 23, 56, 34, 38, 37, 41)
plt.hist(age, bins='sturges')

_{*内部有点复杂，但这让我们大部分都在那里。}

Answer 2

简而言之，在plt.hist调用中使用bins="sturges" 。

---

来自numpy.histogram_bin_edges

bins ：
[...]
'sturges'的默认方法，只考虑数据大小。 仅适用于高斯数据，低估了大型非高斯数据集的数量。

所以你会得到一个类似于R '的直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

age = np.array((43, 23, 56, 34, 38, 37, 41))

plt.hist(age, bins="sturges", facecolor="none", edgecolor="k")

plt.show()

但请注意，边缘仍然是数据的最小值和最大值。 没有办法自动更改它，但您可以通过bins=(20,30,40,50,60)手动将这些箱子完全放在R图表中。