直方图#

班 sage.plot直方图。直方图(控件,选项)#

基础：图形基本体

表示直方图的图形原语。这需要还有很多选择。

示例：

圣人：从 sage.plot直方图 进口 直方图
圣人：克 = 直方图([1,三,2,0], {}); 克
由大小为4的数据列表定义的直方图
圣人：类型(克)
<class的sage.plot.histrium。直方图'>
圣人：opts选项 = { '垃圾箱':20, '标签':'我的数据'}
圣人：克 = 直方图([随机的，随机的() 对于 _ 在里面 范围(500)], opts选项); 克
由大小为500的数据列表定义的直方图

我们可以接受相同长度的多套：

圣人：克 = 直方图([[1,三,2,0], [4,4,三,三]], {}); 克
由2个数据列表定义的直方图
获取最大数据()#

获取最小和最大水平和垂直范围用于直方图对象。

示例：

圣人：H（H） = 直方图([10,三,5], 密度=真的); 小时 = H（H）[0]
圣人：小时.获取最大数据()  #相对公差1e-15
{“xmax”：10.0，“xmin”：3.0，“ymax”：0.4761904761904765，“ymin”：0}
圣人：G公司 = 直方图([随机的，随机的() 对于 _ 在里面 范围(500)])； 克 = G公司[0]
圣人：克.获取最大数据() #随机输出
{“xmax”：0.99729312925213209，“xmin”：0.0001302456219410285，“ymax”：61，“ymin”：0}
圣人：Y（Y） = 直方图([随机的，随机的()*10 对于 _ 在里面 范围(500)], 范围=[2,8]); 年 = Y（Y）[0]
圣人：基督教青年会 = 年.获取最大数据(); 基督教青年会[“xmax”], 基督教青年会[“xmin”]
(8.0, 2.0)
圣人：Z = 直方图([[1,三,2,0], [4,4,三,三]]); z（z） = Z[0]
圣人：z（z）.获取最大数据()
{“xmax”：4.0，“xmin”：0，“ymax”：2，“ymin”：0}
sage.plot直方图。直方图(控件,方面比率=“自动”,排列=“中间”,重量=无,范围=无,箱子=10,边缘彩色=“黑色”,**选项)#

计算并绘制数值数据列表的直方图。参见众多选项的示例；更多的定制是可以直接使用matplotlib。

输入：

  • 控件–数字数据列表

  • 排列–（默认值：“mid”）条形图在每个箱子内的对齐方式。可接受的值为“左”、“右”或“中”

  • 阿尔法–（浮点[0,1]，默认值：1）绘图的透明度

  • 箱子–要划分范围的节数。阿尔索可以是创建隔板

  • 颜色–条或颜色列表表面的颜色，如果给出了多个数据集

  • 累计–（布尔值-默认值：False）如果为True，则计算一个直方图，其中每个bin给出了其中的计数bin加上较小值的所有bin。负值表示反向堆积

  • 边缘彩色–每个条形图边框的颜色

  • 填满–（布尔值-默认值：True）是否填充条形图

  • 孵化–（默认值：无）符号，用-其中之一填充条“/”、“”、“|”、“-”、“+”、“x”、“o”、“o”、“.”、“*”、“（或无）

  • 色调–以色调给出的条的颜色。请参见色调有关色调的更多信息

  • 标签–每个给定数据列表的字符串标签

  • 线宽–定义条的线的（浮动）宽度

  • 线型–（默认值：“solid”）线条样式。“固体”之一或“-”、“虚线”或“–”、“点划线”或“：”、“dashdot”或“-。”

  • 密度–（boolean-默认值：False）如果为True，则结果为bin处概率密度函数的值，标准化为范围内的积分为1。

  • 范围–一个列表[min，max]，用于定义直方图。超出此范围的值被视为离群值计数中省略

  • r宽度–（浮点[0,1]，默认值：1）条的相对宽度作为箱子宽度的一部分

  • 堆叠–（布尔值-默认值：False）如果为True，则多个数据堆叠在一起

  • 重量–（list）与数据长度相同的权重序列列表。如果提供，则每个值都会贡献其相关重量到箱子计数

  • 带状动物–（整数）绘制直方图的图层级别

注释

这个重量选项仅适用于单个列表。列表列表不支持表示多个数据。

示例：

四个数据点的基本直方图：

圣人：直方图([1, 2, 三, 4], 箱子=2)
包含1个图形基元的图形对象
../../_图像/直方图-1.svg

我们可以看到直方图如何与各种分布进行比较。注意使用密度保证情节的关键字看起来像概率密度函数：

圣人：无价值 = 正态变量
圣人：H（H） = 直方图([无价值(0, 1) 对于 _ 在里面 范围(1000)], 箱子=20, 密度=真的, 范围=[-5, 5])
圣人：P（P） = 情节(1/平方英尺(2*圆周率)*e（电子）^(-x^2/2), (x, -5, 5), 颜色=“红色”, 线型='--')            #需要传奇。象征性的
圣人：H（H） + P（P）                                                                     #需要圣人符号
由2个图形基元组成的图形对象
../../_图像/直方图-2.svg

有许多选项可以用于直方图。其中一些控制数据的呈现，即使它很无聊：

圣人：直方图(列表(范围(100)), 颜色=(1,0,0), 标签='我的数据', r宽度=.5, 排列=“正确”)
包含1个图形基元的图形对象
../../_图像/直方图-3.svg

这包括许多常见的matplotlib样式选项：

圣人：T型 = RealDistribution公司('对数正常', [0, 1])
圣人：直方图( [T型.获取随机元素() 对于 _ 在里面 范围(100)], 阿尔法=0.3, 边缘彩色=“红色”, 填满=False（错误）, 线型=“虚线”, 孵化=“O”, 线宽=5)
包含1个图形基元的图形对象
../../_图像/直方图-4.svg
圣人：直方图( [T型.获取随机元素() 对于 _ 在里面 范围(100)],线型='-.')
包含1个图形基元的图形对象
../../_图像/直方图-5.svg

如果需要，我们可以一次处理多个数据集：

圣人：直方图([srange（范围）(0, 1, .1)*10, [无价值(0, 1) 对于 _ 在里面 范围(100)]], 颜色=[“红色”, “绿色”], 箱子=5)
包含1个图形基元的图形对象
../../_图像/直方图-6.svg

我们还可以选择堆叠数据集：

圣人：直方图([[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 三, 三, 三], [4, 4, 4, 4, 三, 三, 三, 2, 2, 2] ], 堆叠=真的, 颜色=[“蓝色”, “红色”])
包含1个图形基元的图形对象
../../_图像/直方图7.svg

也可以将权重与直方图一起使用：

圣人：直方图(列表(范围(10)), 箱子=三, 重量=[1, 2, 三, 4, 5, 5, 4, 三, 2, 1])
包含1个图形基元的图形对象
../../_图像/直方图-8.svg