如何调整Matplotlib直方图中的宾格大小(附实例）

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你可以使用以下方法之一来调整Matplotlib中直方图的bin大小：

方法1：指定bin的数量

plt.hist(data, bins=6)

方法2：指定bin的边界

plt.hist(data, bins=[0, 4, 8, 12, 16, 20])

方法3：指定bin宽度

w=2
plt.hist(data, bins=np.arange(min(data), max(data) + w, w))

下面的例子展示了如何在实践中使用这些方法中的每一个:

例子1：指定分选区的数量

下面的代码显示了如何指定直方图中使用的bin的数量:

import matplotlib.pyplot as plt

#define data
data = [1, 2, 2, 4, 5, 5, 6, 8, 9, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 19]

#create histogram with specific number of bins
plt.hist(data, edgecolor='black', bins=6) 

请记住，你指定的分选区越多，分选区就越窄。

例2: 指定斌的边界

下面的代码显示了如何在直方图中指定实际的bin边界:

import matplotlib.pyplot as plt

#define data
data = [1, 2, 2, 4, 5, 5, 6, 8, 9, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 19]

#create histogram with specific bin boundaries
plt.hist(data, edgecolor='black', bins=[0, 4, 8, 12, 16, 20])

在这个例子中，我们指定每个bin的宽度是一样的，但是你可以指定边界，使每个bin有不同的大小。

例3：指定bin宽度

下面的代码显示了如何指定直方图中的bin宽度:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#define data
data = [1, 2, 2, 4, 5, 5, 6, 8, 9, 12, 14, 15, 15, 15, 16, 17, 19]

#specify bin width to use
w=2

#create histogram with specified bin width
plt.hist(data, edgecolor='black', bins=np.arange(min(data), max(data) + w, w)) 

请记住，你指定的bin宽度越小，bins就越窄。

其他资源

下面的教程解释了如何在Matplotlib中执行其他常用功能:

如何在Matplotlib中增加图的大小
如何在Matplotlib中创建密度图
如何在Matplotlib中绘制时间序列图