matplotlib를 사용하여 Python에서 누적 히스토그램을 그리는 방법에 대한 자세한 튜토리얼

이 글은 주로 matplotlib를 기반으로 Python에서 누적 히스토그램을 그리는 방법을 소개하며, 그래픽 그리기에 matplotlib을 사용하는 Python의 관련 조작 기술이 포함되어 있습니다. 도움이 필요한 친구는 참고할 수 있습니다

이 글의 예는 그림 그리기에 대한 이야기입니다. matplotlib 방법을 기반으로 한 Python의 누적 히스토그램. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.

보통 우리는 일련의 데이터에 대해 히스토그램 통계만 수행하므로 히스토그램을 직접 그리기만 하면 됩니다.

하지만 때로는 여러 데이터 세트의 히스토그램을 동시에 그릴 때도 있습니다(예를 들어 신입생부터 고학년까지 대학 도시 내부를 돌아다니는 데 걸린 시간의 분포). 4학년의 경우 다양한 색상의 마이토그램이 하나로 표시됩니다. 사진을 보면 매우 직관적일 것입니다.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#http://www.jb51.net/article/100363.htm
# numpy array intorduction
#http://matplotlib.org/examples/statistics/histogram_demo_multihist.html
import numpy as np
import pylab as P
import matplotlib
d1=np.array([18.46,19.15,18.13 ,18.30 ,18.07 ,18.24 ,18.26 ,
     17.14 ,18.44 ,18.06 ,17.44 ,16.57 ,16.34 ,17.21 ])
d1=d1//1+(d1-d1//1)/0.6
d2=np.array([19.33 ,19.06 ,18.10 ,17.55 ,19.55 ,19.13 ,18.54 ,
     18.30 ,18.36 ,19.59 ,20.01 ,19.17 ,19.30 ,18.54 ,18.35 ,20.04 ])
d2=d2//1+(d2-d2//1)/0.6
d3=np.array([20.52 ,20.41 ,19.20 ,19.04 ,19.09 ,19.01 ,17.49 ,19.18 ,20.01 ,20.11 ])
d3=d3//1+(d3-d3//1)/0.6
d4=np.array([22.02 ,21.03,21.06 ,20.46 ,19.46 ,20.15 ,19.49 ,19.43 ,
       19.51 ,19.39 ,19.33 ,19.18 ,19.13 ,19.22 ,18.46 ,19.07 ,
       18.57 ,18.45 ,19.17 ,18.41 ,18.30 ])
d4=d4//1+(d4-d4//1)/0.6
x=([d1,d2,d3,d4])
P.figure()
#normed is False is good
n, bins, patches = P.hist(x, 12, [16.5, 22.5],normed=0, histtype='barstacked',
              color=['blue', 'green', 'red','yellow'],
             label=['   ', '   ', '   ','   '])
print type(x)
P.legend()#legend should be signed after set down the information
P.show()

위 사진을 예로 들면 파란색 히스토그램(신입생)이 가장 빠르게, 노란색(3학년) 히스토그램이 가장 느리게 실행되는 것을 알 수 있습니다.

위 내용은 matplotlib를 사용하여 Python에서 누적 히스토그램을 그리는 방법에 대한 자세한 튜토리얼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!