Comment tracer un histogramme pour une liste de données dans Matplotlib
Nous pouvons utiliser la méthode plt.hist() pour tracer des histogrammes à partir d’une liste de données.
Syntaxe de la méthode Maplotlib hist()
matplotlib.pyplot.hist(x,
bins=None,
range=None,
density=False,
weights=None,
cumulative=False,
bottom=None,
histtype='bar',
align='mid',
orientation='vertical',
rwidth=None,
log=False,
color=None,
label=None,
stacked=False, *,
data=None,
**kwargs)
Exemples : Tracer un histogramme en utilisant Matplotlib à partir de la liste des données
import matplotlib.pyplot as plt
data = [3, 4, 2, 3, 4, 5, 4, 7, 8, 5, 4, 6, 2, 1, 0, 9, 7, 6, 6, 5, 4]
n, bins, patches = plt.hist(data)
plt.xlabel("Values")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Histogram")
plt.show()
Production:
Ici, nous avons des valeurs dans une liste “données”. Nous passons cette liste dans la commande plt.hist() pour générer un histogramme à partir de la liste de valeurs. La méthode plt.hist() retourne la fréquence des bacs, les points terminaux des bacs, et une liste des correctifs utilisés pour créer l’histogramme.
Dans l’exemple, nous n’avons pas défini la valeur du paramètre bins. Par défaut, le nombre de bins est 10, donc le script crée l’histogramme à partir de la liste de données avec 10 bins.
De plus, nous pouvons contrôler le nombre de cases en utilisant la commande bins lors de la création de l’histogramme.
import matplotlib.pyplot as plt
data = [3, 4, 2, 3, 4, 5, 4, 7, 8, 5, 4, 6, 2, 1, 0, 9, 7, 6, 6, 5, 4]
n, bins, patches = plt.hist(data, bins=20)
plt.xlabel("Values")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Histogram with 20 bins")
plt.show()
Production:
Ce processus affiche l’histogramme réalisé à partir de 20 bacs, résultat de la division égale de toute la gamme des valeurs de la liste.
Par défaut, la valeur du paramètre density est fixée à False ; cela signifie que nous obtenons le tracé du nombre exact de chaque casier dans l’histogramme. Si nous voulons tracer la courbe des densités de probabilité de chaque case de la liste, nous devons régler la density sur True. Si la density est True, la zone sous l’histogramme est intégrée à 1.
import matplotlib.pyplot as plt
data = [3, 4, 2, 3, 4, 5, 4, 7, 8, 5, 4, 6, 2, 1, 0, 9, 7, 6, 6, 5, 4]
n, bins, patches = plt.hist(data, bins=20, density=True)
plt.xlabel("Weight")
plt.ylabel("Probability")
plt.title("Histogram with Probability Plot")
plt.show()
Production:
Nous pouvons maintenant définir la couleur de l’histogramme en utilisant le paramètre color.
import matplotlib.pyplot as plt
data = [3, 4, 2, 3, 4, 5, 4, 7, 8, 5, 4, 6, 2, 1, 0, 9, 7, 6, 6, 5, 4]
n, bins, patches = plt.hist(data, bins=20, density=True, color="red")
plt.xlabel("Weight")
plt.ylabel("Probability")
plt.title("Red Histogram Plot")
plt.show()
Production:
Cette méthode génère l’histogramme avec la couleur rouge.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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