希望大家仔细阅读，能够学有所成！

一、matplotlib.pyplot.hist()语法

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)

plt.hist(
x,#指定要绘制直方图的数据
bins,#设置长条形的数目
range,#指定直方图数据的上下界，默认包含绘图数据的最大值和最小值（范围）
density=TrueorFalse,#如果"True"，将y轴转化为密度刻度默认为None
weights,#该参数可为每一个数据点设置权重
cumulative=TrueorFalse,#是否需要计算累计频数或频率默认值False
bottom=0,#可以为直方图的每个条形添加基准线，默认为0
histtype={'bar','barstacked','step','stepfilled'}#设置样式
bar柱状形数据并排，默认值。
barstacked在柱状形数据重叠并排（相同的在一起）
step柱状形颜色不填充
stepfilled填充的线性
align='mid'or'left'or'right',#设置条形边界值的对其方式，默认为mid，除此还有'left'和'right'
orientation={'vertical','horizontal'},#设置直方图的摆放方向，默认为垂直方向vertical
rwidth,#设置直方图条形宽度的百分比
log=TrueorFalse,#是否需要对绘图数据进行log变换默认值False
color='r',#设置直方图的填充色
label,#设置直方图的标签
stacked=TrueorFalse,#当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认False水平摆放；
facecolor,#设置长条形颜色(和color效果一致，设置color就不用再设置facecolor)
edgecolor,#设置边框的颜色
alpha#设置透明度
)
注意组距，得到满意的展示效果
注意y轴所代表的变量是频数还是频率

二、绘制直方图

①绘制简单直方图

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
bins设置长条形的数目
plt.hist(data,bins=10)
plt.show()

②：各个参数绘制的直方图

（1）histtype参数（设置样式bar、barstacked、step、stepfilled）

1. bar：柱状形数据并排（因为bar是默认值，可以不写）

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10)
plt.show()

2. barstacked：在柱状形数据重叠并排（相同的在一起）

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,histtype='barstacked')
plt.show()

3.step：柱状形颜色不填充

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,histtype='step')
plt.show()

4.stepfilled：生成一个默认填充的线图

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,histtype='stepfilled')
plt.show()

（2）range参数（指定直方图数据的上下界，默认包含绘图数据的最大值和最小值（范围））

不想显示数据全部范围，只想查看数据某一个范围内的数据。（例：下图数据范围为140~180之间，只想查看150~170之间的数据)

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,histtype='bar',range=(150,170))
plt.show()

（3）orientation参数 （设置直方图的摆放位置，vertical垂直方向 horizontal水平方向，默认值：vertical垂直方向）

垂直方向（默认垂直，可以不写）：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10)
plt.show()

horizontal水平方向：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,orientation='horizontal')
plt.show()

（4）density参数（bool值，True：将坐标轴转化为密度刻度，默认值：None）

直方图为垂直方向时，观察y轴：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,density=True)
plt.show()

直方图为水平方向时，观察x轴：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,orientation='horizontal',density=True)
plt.show()

（5）weights参数（为每个数据点设置权重）

直方图为垂直方向时，观察y轴：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,weights=data)
plt.show()

直方图为水平方向时，观察x轴：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,orientation='horizontal',weights=data)
plt.show()

（6）cumulative参数（bool值，是否需要计算累计频数或频率，默认值：False）

频数：指事件发生的次数

频率：指次数占总次数n的比例

频率=频数/n

直方图为垂直方向时：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,cumulative=True)
plt.show()

直方图为水平方向时：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,orientation='horizontal',cumulative=True)
plt.show()

（7）bottom参数（为直方图添加基准线）

直方图为垂直方向时，观察y轴：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,bottom=170)
plt.show()

直方图为水平方向时，观察x轴：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,orientation='horizontal',bottom=170)
plt.show()

（8）align参数（设置条形边界值的对其方式，mid、left、right，默认值：mid）

mid（默认值可以不写）：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10)
plt.show()

left：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,align='left')
plt.show()

right：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,align='right')
plt.show()

（9）rwidth参数（设置直方图条形宽度的百分比）

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,rwidth=0.5)
plt.show()

（10）log参数（bool值，对绘图数据进行log变换 默认值：False）

直方图为垂直方向时，观察y轴：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,log=True)
plt.show()

直方图为水平方向时，观察x轴：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
data=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist(data,bins=10,orientation='horizontal',log=True)
plt.show()

（11）stacked参数（bool值，当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认值：False水平摆放）

stacked=False时：（水平摆放）

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.random.randint(140,180,200)
y=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist([x,y],bins=10)
plt.show()

stacked=True时：（堆叠摆放）

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.random.randint(140,180,200)
y=np.random.randint(140,180,200)
plt.hist([x,y],bins=10,stacked=True)
plt.show()

（12）直方图所有参数展示：

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
plt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong']
fig=plt.figure(figsize=(8,8))
data=np.random.randint(140,180,200)
data数据
bins设置长条形的个数
histtype设置样式barstacked：在柱状形数据重叠并排（相同的在一起）
range显示范围
cumulative累计频数
align设置边界对齐值为中心对齐
orientation设置摆放方向为horizontal水平方向
rwidth设置长条形宽度的百分比为20
color设置长条形的填充颜色为#FFB6C1
label设置直方图的标签
edgecolor设置长条形边框线为#FFD700
alpha设置长条形的透明度为0.5
density=True长条形呈水平方向：density将x轴转换为密度刻度长条形呈垂直方向：density将y轴转换为密度刻度
weights=data为每个数据点设置权重
bottom设置基准线为15000
log=True是否对数据进行log转换
plt.hist(data,bins=10,histtype='barstacked',range=(140,170),cumulative=True,align='mid',orientation='horizontal',rwidth=20,color='#FFB6C1',
label='数量',edgecolor='#FFD700',alpha=0.5,weights=data,bottom=10000,log=False)
plt.xticks(size=20)#x轴刻度值大小
plt.yticks(size=20)#y轴刻度值大小
plt.title('hist',size=30)#设置直方图标签
plt.xlabel('x轴',size=15)#设置x轴标签
plt.ylabel('y轴',size=20)#设置y轴标签
plt.rcParams.update({'font.size':20})#修改图例字体大小
plt.legend()
plt.show()

三、在直方图上画折线图

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.random.normal(100,15,10000)
y=np.random.normal(80,15,10000)
density=True设置为密度刻度
n1,bins1,patches1=plt.hist(x,bins=50,density=True,color='#00B8B8',alpha=1)
n2,bins2,patches2=plt.hist(y,bins=50,density=True,color='r',alpha=0.2)
plt.plot(bins1[:-1],n1,':',lw=3)
plt.plot(bins2[:-1],n2,'--',lw=3)
plt.show()