Hướng dẫn dùng np.histogram python

Chúng ta có thể tùy chỉnh số bin.

>>> plt.hist(gaussian_numbers, bins=100)

>>> plt.show()

Một tham số quan trọng khác của hist là "normed". "normed" là tùy chọn và giá trị mặc định là 'False'. Nếu nó được đặt thành 'True', phần tử đầu tiên của bộ dữ liệu trả về sẽ được đếm bình thường để tạo thành mật độ xác suất.

>>> plt.hist(gaussian_numbers, bins=100, normed=True)
>>> plt.show()

>>>

Nếu cả hai tham số ‘normed’ và 'stacked' được đặt thành 'True', tổng của biểu đồ được normalized thành 1.

>>> plt.hist(gaussian_numbers,

...          bins=100,

...          normed=True,

...          stacked=True,

...          edgecolor="#6A9662",

...          color="#DDFFDD")

>>> plt.show()

Nếu bạn muốn xem nó như mô tả một hình vẽ với giá trị lũy tiến? Chúng ta có thể vẽ nó như một hàm phân phối lũy tiến bằng cách thiết lập tham số 'cumulative'.

>>> plt.hist(gaussian_numbers,

...          bins=100,

...          normed=True,

...          stacked=True,

...          cumulative=True)

>>> plt.show()

Thực hành với bar plot qua phương thức bar().

>>> bars = plt.bar([1,2,3,4], [1,4,9,16])

>>> bars[0].set_color('green')

>>> plt.show()

>>>

Và cách thiết lập màu riêng cho các bar để tạo điểm nhấn qua hàm set_color(). Để có đượng bar tương ứng ta dùng hàm get_children() của lớp Axis

>>> ax=f.add_subplot(1,1,1)

>>> ax.bar([1,2,3,4], [1,4,9,16])



>>> children = ax.get_children()

>>> children[2].set_color('g')

>>> plt.show()

Two-Dimensional Histograms and Binnings

Giống như ta tạo histogram trong một chiều bằng cách chia dữ liệu vào thùng, chúng ta cũng có thể tạo histogram theo hai chiều bằng cách chia điểm giữa các thùng chứa hai chiều. Chúng ta sẽ xem xét một số cách để làm điều này ở đây. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách xác định một số dữ liệu-mảng x và y được rút ra từ một phân bố Gaussian đa biến:

>>> import numpy as np

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> mean = [0, 0]

>>> cov = [[1, 1], [1, 2]]

>>> x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 10000).T

Một cách đơn giản để vẽ histogram hai chiều là sử dụng Matplotlib.

>>> plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')

>>> cb = plt.colorbar()

>>> cb.set_label('counts in bin')

>>> plt.show()

Biểu đồ histogram hai chiều tạo ra một tesselation của hình vuông qua các trục. Một hình dạng tự nhiên khác cho việc tesselation là hình lục giác thông thường. Với mục đích này, Matplotlib cung cấp phương thức plt.hexbin, nó sẽ đại diện cho một bộ dữ liệu hai chiều được chèn trong một ô lưới lục giác:

plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues')



>>> cb = plt.colorbar(label='count in bin')

>>> plt.show()

Kết Luận

Kết thúc bài học này, bạn đọc đã thu được cách thức vẽ biểu đồ tần số (Histogram) đối với dữ liệu 1-D & 2-D. Bài học cũng cố gắng đưa đến người đọc nhiều lựa chọn biểu diễn kèm theo các cách thay đổi tương tứng nhất.