matplotlib学习记录 七

# 绘制直方图

# 假设你获取了250部电影的时长（列表a中），希望统计出这些电影时长的分布状态（比如时长为100分钟到
# 120分钟电影的数量，出现的频率）等信息，你应该如何呈现这些数据？

from matplotlib import pyplot as plt

a = [131,98,125,131,124,139,131,117,128,108,135,138,131,102,107,114,119,128,121,142,
     127,130,124,101,110,116,117,110,128,128,115,99,136,126,134,95,138,117,111,78,
     132,124,113,150,110,117,86,95,144,105,126,130,126,130,126,116,123,106,112,138,
     123,86,101,99,136,123,117,119,105,137,123,128,125,104,109,134,125,127,105,120,
     107,129,116,108,132,103,136,118,102,120,114,105,115,132,145,119,121,112,139,125,
     138,109,132,134,156,106,117,127,144,139,139,119,140,83,110,102,123,107,143,115,
     136,118,139,123,112,118,125,109,119,133,112,114,122,109,106,123,116,131,127,115,
     118,112,135,115,146,137,116,103,144,83,123,111,110,111,100,154,136,100,118,119,
     133,134,106,129,126,110,111,109,141,120,117,106,149,122,122,110,118,127,121,114,
     125,126,114,140,103,130,141,117,106,114,121,114,133,137,92,121,112,146,97,137,
     105,98,117,112,81,97,139,113,134,106,144,110,137,137,111,104,117,100,111,101,
     110,105,129,137,112,120,113,133,112,83,94,146,133,101,131,116,111,84,137,115,
     122,106,144,109,123,116,111,111,133,150]

# 计算组数  组数=极差/组距
d = 3 # 组距
num_bins = (max(a)-min(a))//d  # 双斜线是商向下取整，也可以用int强行取整

# 绘制直方图，传入数据列表和组数
# 这是频数直方图
plt.hist(a,num_bins)
# 这是频率直方图
# plt.hist(a,num_bins,normed=True)

# 自定义x轴
plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))



# 显示辅助线，设置透明度
plt.grid(alpha=0.5)

# plt.savefig("8.png")

plt.show()

# 在美国2004年人口普查发现有124milion的人在离家相对较远的地方工作。
# 根据他们从家到上班地点所需要的时间，通过抽样统计（最后一列）出了下表的数据，
# 这些数据能够绘制成直方图么？

# 需要注意的是一下数据已经经过统计了，所以绘制不了直方图，直方图只能绘制没有经过处理的原始数据
# 但是我们可以用绘制条形图的方法把图展示成直方图


from matplotlib import pyplot as plt

interval = [0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,60,90] # 距离
width = [5,5,5,5,5,5,5,5,5,15,30,60] # 组距，可看出是变化的
quantity = [836,2737,3723,3926,3596,1438,3273,642,824,613,215,47] # 人数


# 绘制条形图，为了取消各条之间的空隙，设定宽度为1就行
plt.bar(range(len(quantity)),quantity,width=1)


# 设置X轴刻度
# 因为条形图的刻度默认在各数据条的中间，又因为我们设定了数据条宽度为1，所以需要把刻度向左偏移0.5
# 如果是这样的话，最后一个刻度条的末尾没有数据
# x = [i-0.5 for i in range(len(quantity))]
# 进行修改，实际上是增加了一个刻度，但是这个刻度没有数据
x = [i-0.5 for i in range(len(quantity)+1)]
# 增加最后一个刻度的真实刻度值，150的来源是现有的真实刻度是90，然后它的宽度为60，所以加起来为150
x_ticks = interval+[150]
# 两个刻度一一对应起来
plt.xticks(x,x_ticks)



plt.grid(alpha=0.5)

plt.show()