Làm thế nào để bạn vẽ biểu đồ tần số trong python?

Hàm hist[] sẽ sử dụng một mảng số để tạo biểu đồ, mảng này được gửi vào hàm dưới dạng đối số

Để đơn giản, chúng tôi sử dụng NumPy để tạo ngẫu nhiên một mảng có 250 giá trị, trong đó các giá trị sẽ tập trung vào khoảng 170 và độ lệch chuẩn là 10. Tìm hiểu thêm về Phân phối dữ liệu thông thường trong Hướng dẫn học máy của chúng tôi

Biểu đồ tần số tương đối là biểu đồ hiển thị tần số tương đối của các giá trị trong tập dữ liệu

Bạn có thể sử dụng cú pháp sau để tạo biểu đồ tần số tương đối trong Matplotlib bằng Python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#define plotting area
fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]

#create relative frequency histogram
ax.hist[data, edgecolor='black', weights=np.ones_like[data] / len[data]]

Ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng cú pháp này trong thực tế

Thí dụ. Tạo biểu đồ tần số tương đối trong Matplotlib

Đoạn mã sau cho biết cách tạo biểu đồ tần suất thông thường trong Matplotlib

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#define data values
data = [8, 8, 9, 12, 13, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 23, 24, 25, 30]

#create frequency histogram
fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.hist[data, edgecolor='black']

Trục x hiển thị các ngăn chứa giá trị dữ liệu và trục y hiển thị tần suất của từng ngăn

Thay vào đó, chúng ta có thể sử dụng đoạn mã sau để hiển thị các tần số tương đối trên trục y

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#define data values
data = [8, 8, 9, 12, 13, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 23, 24, 25, 30]

#create relative frequency histogram
fig = plt.figure[]
ax = fig.add_subplot[111]
ax.hist[data, edgecolor='black', weights=np.ones_like[data] / len[data]]

Trục y hiện hiển thị tần số tương đối.  

Ví dụ: có tổng cộng 15 giá trị trong tập dữ liệu

Vì vậy, thay vì hiển thị tần suất 4 trên trục y cho thanh cao nhất trong biểu đồ, trục y hiện hiển thị 4/15 = 0. 2667

Chúng ta cũng có thể sử dụng hàm PercentFormatter[] từ Matplotlib để hiển thị các giá trị trên trục y dưới dạng phần trăm

Một biểu đồ về cơ bản được sử dụng để biểu thị dữ liệu được cung cấp dưới dạng một số nhóm. Đó là phương pháp chính xác để biểu diễn đồ họa phân phối dữ liệu số. Đây là một loại biểu đồ thanh trong đó trục X biểu thị phạm vi bin trong khi trục Y cung cấp thông tin về tần số

Tạo biểu đồ

Để tạo một biểu đồ, bước đầu tiên là tạo bin của các phạm vi, sau đó phân phối toàn bộ phạm vi giá trị thành một loạt các khoảng và đếm các giá trị nằm trong mỗi khoảng đó. Các thùng được xác định rõ ràng là các khoảng biến liên tiếp, không chồng chéo. matplotlib. pyplot. Hàm hist[] được sử dụng để tính toán và tạo biểu đồ của x.  

Bảng sau đây hiển thị các tham số được matplotlib chấp nhận. pyplot. hàm lịch sử [].  

Tham số thuộc tínhxarray hoặc chuỗi của mảngbinstham số tùy chọn chứa số nguyên hoặc chuỗi hoặc mật độ chuỗitham số tùy chọn chứa giá trị booleanrangetham số tùy chọn biểu thị phạm vi trên và dưới của binshisttypetham số tùy chọn được sử dụng để tạo loại biểu đồ [bar, barstacked, step, stepfill], mặc định là “bar”align tham số tùy chọn kiểm soát

Hãy tạo một biểu đồ cơ bản của một số giá trị ngẫu nhiên. Mã bên dưới tạo biểu đồ đơn giản của một số giá trị ngẫu nhiên.   

Python3

from matplotlibimport pyplot as plt

import numpy as np

 

 

# Creating dataset

a12_______ ________13____5_______0_______5_______1matplotlib2matplotlib1matplotlib4matplotlib1matplotlib6matplotlib1matplotlib8matplotlib1

import0_______6_______1_______5_______1import3_______5_______1import5_______5_______1import7_______5_______1

import0_______7_______0matplotlib1_______7_______2_______5_______1matplotlib4matplotlib1pyplot as plt6matplotlib1pyplot as plt8matplotlib1

import0_______6_______1import2

 

import3

import4= import6_______12_______import8import9matplotlib1numpy as np1numpy as np2

numpy as np3= numpy as np5numpy as np6matplotlib1numpy as np8matplotlib1# Creating dataset0matplotlib1# Creating dataset2matplotlib1# Creating dataset4import2

 

# Creating dataset6

# Creating dataset7

đầu ra.  

Tùy chỉnh biểu đồ

Matplotlib cung cấp nhiều phương pháp khác nhau để tùy chỉnh biểu đồ.  
matplotlib. pyplot. bản thân hàm hist[] cung cấp nhiều thuộc tính mà chúng ta có thể sửa đổi biểu đồ. Hàm hist[] cung cấp một đối tượng bản vá cho phép truy cập vào các thuộc tính của các đối tượng đã tạo, sử dụng điều này, chúng ta có thể sửa đổi cốt truyện theo ý muốn của mình

ví dụ 1.   

Python3

import # Creating dataset9

import numpy as np

from matplotlibimport a5

from a7import a9

 

# Creating dataset

=1=2=3

=4= =6

=7_______12_______ pyplot as plt0

 

np.array[[0

np.array[[1= np.array[[3

np.array[[4= np.array[[6np.array[[7 np.array[[8np.array[[8 np.array[[1matplotlib01 matplotlib02=6=3matplotlib01 numpy as np8

 

import3

matplotlib08_______12_______ matplotlib10_______5_______11matplotlib1matplotlib11matplotlib1

matplotlib15matplotlib16=___import8import9matplotlib1numpy as np1matplotlib22

matplotlib15matplotlib24= matplotlib26=3

 

matplotlib28= matplotlib30

 

# Creating dataset6

# Creating dataset7

đầu ra.  

ví dụ 2. Mã bên dưới sửa đổi biểu đồ trên để có chế độ xem tốt hơn và số đọc chính xác.  

Python3

import # Creating dataset9

import numpy as np

from matplotlibimport a5

from a7import a9

 

 

# Creating dataset

=1=2=3

=4= =6

=7_______12_______ pyplot as plt0

 

np.array[[0

np.array[[1= np.array[[3

np.array[[4= np.array[[6np.array[[7 np.array[[8np.array[[8 np.array[[1matplotlib01 matplotlib02=6=3matplotlib01 numpy as np8

matplotlib72= numpy as np5_______5_______75matplotlib76

 

import3

matplotlib08_______12_______ matplotlib10_______5_______11matplotlib1matplotlib11matplotlib1

matplotlib15matplotlib16=___import8import9matplotlib1numpy as np1matplotlib22

matplotlib15matplotlib24= matplotlib26=3

 

 

matplotlib98

matplotlib99 import00_______6_______01 numpy as np5_______6_______03_______5_______1import05matplotlib1_______6_______07matplotlib1import09import10

import11_______6_______12_______6_______13=3

 

import15

import16import17=3

import19import17=3

import22

import23

import24= matplotlib4=3

import28= import9=3

 

import32

import33_______12_______ matplotlib26import36_______12__________import38_______5_______1

import40import41=___import43import44= import46matplotlib1

import40import49= import51_______12_______3

 

import53

import54import55matplotlib1import57matplotlib1import59matplotlib1

import61import62= import64matplotlib1

import61import67=import69matplotlib1

import61import72=import09_______5_______1

import61import77=import05matplotlib1

import61import49= import84_______12_______3

 

import3

import87= matplotlib28= matplotlib30

 

import92

import93= import95np.array[[8_______13_______8import8matplotlib11 pyplot as plt00 matplotlib4numpy as np2pyplot as plt00 pyplot as plt04pyplot as plt05pyplot as plt06

Biểu đồ tần số trong Python là gì?

Làm thế nào chúng ta có thể vẽ một biểu đồ Python?

Làm cách nào để tạo biểu đồ cho phân phối tần số được nhóm?