如何在 python 中的 matplotlib 中 plot 直方图？

Question

我知道如何 plot 当单个数据点给出如下直方图：(33, 45, 54, 33, 21, 29, 15, ...)

通过简单地使用matplotlib.pyplot.hist(x, bins=10)

但是如果我只有分组数据，例如：

等等。

我知道我可以通过更改xticks使用条形图来模拟直方图，但是如果我只想通过使用hist function 的matplotlib.pyplot来做到这一点怎么办？

是否有可能做到这一点？

Answer 1

您可以手动构建hist()参数并将现有值计数用作weights 。

假设你有这个df ：

>>> df = pd.DataFrame({'Marks': ['0-10', '10-20', '20-30', '30-40'], 'Number of students': [8, 12, 24, 26]})
   Marks  Number of students
0   0-10                   8
1  10-20                  12
2  20-30                  24
3  30-40                  26

这些bins是Marks中的所有唯一边界值：

>>> bins = pd.unique(df.Marks.str.split('-', expand=True).astype(int).values.ravel())
array([ 0, 10, 20, 30, 40])

每个 bin 选择一个x值，例如左边缘以使其容易：

>>> x = bins[:-1]
array([ 0, 10, 20, 30])

使用现有值计数（ Number of students ）作为weights ：

>>> weights = df['Number of students'].values
array([ 8, 12, 24, 26])

然后将它们插入hist() ：

>>> plt.hist(x=x, bins=bins, weights=weights)

Answer 2

一种可能性是自己“取消分组”数据。

例如，对于分数在 0 到 10 之间的 8 个学生，您可以生成 8 个值为 5（平均值）的数据点。 对于标记在 10 到 20 之间的 12，您可以生成 12 个值为 15 的数据点。

然而，“未分组”的数据只是真实数据的近似值。 因此，最好只使用matplotlib.pyplot.bar plot。