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Matplotlib - Histogramme

Tutoriel matplotlib   2020-11-16 15:49:22

Matplotlib - Histogramme Un histogramme est une représentation précise de la distribution des données numériques. Il s"agit d"une estimation de la distribution de probabilité d"une variable continue. C"est une sorte de graphique à barres. Pour construire un histogramme, suivez ces étapes - Bin le plage de valeurs. Divisez toute la plage de valeurs en une série d"intervalles. Comptez le nombre de valeurs comprises dans chaque intervalle. Les bins sont généralement spécifiés comme des intervalles consécutifs et non chevauchants d"une variable. La fonction matplotlib.pyplot.hist () trace un histogramme. Il calcule et dessine l"histogramme de x. Paramètres Le tableau suivant répertorie les paramètres d"un histogramme - x tableau ou séquence de tableaux bins entier ou séquence ou "auto" , optionnel paramètres optionnels plage Le plus petit et plage supérieure des casiers. densité Si Vrai, le premier élément du tuple de retour sera les décomptes normalisés pour former une densité de probabilité cumulatif Si Vrai, alors un histogramme est calculé où chaque casier donne les nombres dans ce casier plus tous les casiers pour des valeurs plus petites. histtype Le type d"histogramme à dessiner. La valeur par défaut est "bar" "bar" est un histogramme de type barre traditionnel. Si plusieurs données sont données, les barres sont disposées côte à côte. "barstacked" est un histogramme de type barre où plusieurs données sont empilées les unes sur les autres. "step" génère un graphique en courbes par défaut non rempli. "stepfilled" génère un graphique en courbes qui est rempli par défaut. L"exemple suivant trace un histogramme des notes obtenues par les élèves d"une class. Quatre bacs, 0-25, 26-50, 51-75 et 76-100 sont définis. L"histogramme indique le nombre de élèves appartenant à cette plage. de matplotlib import pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots (1,1) a = np.array ([ 22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) ax.hist (a, bins = [0,25,50,75,100]) hache .set_title ( "histogramme du résultat ") ax.set_xticks ([0,25,50,75,100]) ax.set_xlabel ( "marques ") ax.set_ylabel ( "nombre d"étudiants ") plt. show () Le tracé apparaît comme ci-dessous -