python绘制直方图设置y数量

python绘制直方图设置y数量需要用到matplotlib_pyplot_hist方法。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

　1、设置x轴的标签

matplotlib中可以直接使用pyplot模块的xlabel()函数设置x轴的标签，xlabel()函数的语法格式如下所示：

xlabel(xlabel,fontdict=None,labelpad=None,**kwargs)

该函数各参数含义如下。

·xlabel：表示x轴标签的文本。

·fontdict：表示控制标签文本样式的字典。

·labelpad：表示标签与坐标轴边框(包括刻度和刻度标签)的距离。

此外，Axes对象使用set_xlabel()方法也可以设置x轴的标签。

2、设置y轴的标签

matplotlib中可以直接使用pyplot模块的ylabel()函数设置y轴的标签，ylabel()函数的语法格式如下所示：

ylabel(ylabel,fontdict=None,labelpad=None,**kwargs)

该函数的ylabel参数表示y轴标签的文本，其余参数与xlabel()函数的参数的含义相同。此处不再赘述。此外，Axes对象使用set_ylabel()方法也可以设置y轴的标签。

假设现在有一个包含正弦曲线和余弦曲线的图表，该图表中设置x轴和y轴的标签，具体代码如下。

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsex=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)y1,y2=np.sin(x),np.cos(x)plt.plot(x,y1,x,y2)# 设置x轴和y轴的标签plt.xlabel("x轴")plt.ylabel("y轴")plt.show()

运行程序，效果如图3-3所示。

图3-3 正弦和余弦曲线图——设置坐标轴标签

上一课介绍了柱形图和条形图，本课将介绍另外几种统计图表。

Box Plot 有多种翻译，盒须图、盒式图、盒状图或箱线图、箱形图等，不管什么名称，它的基本结构是这样的：

这种图是由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）于 1977 年发明的，它能显示出一组数据的上限、下限、中位数及上下四分位数。

为了更深入理解箱线图的含义，假设有这样一组数据：[1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，共有 8 个数字。

首先要计算箱线图中的“四分位数”，注意不是 4 个数：

对于已经排序的数据 [1, 3, 5, 8, 10,11, 16, 98 ]，下四分位数（Q1）的位置是数列中从小到大第 2.25 个数，当然是不存在这个数字的——如果是第 2 个或者第 3 个，则存在。但是，可以用下面的原则，计算出此位置的数值。

四分位数等于与该位置两侧的两个整数的加权平均数，此权重取决于相对两侧整数的距离远近，距离越近，权重越大，距离越远，权重越小，权数之和等于 1。

根据这个原则，可以分别计算本例中数列的 3 个四分位数。

在此计算基础上，还可以进一步计算四分位间距和上限、下限的数值。

先看一个简单示例，了解基本的流程。

输出结果：

这里绘制了两张箱线图，一张没有显示平均值，另外一张显示了平均值，所使用的方法就是 boxplot，其完整参数列表为：

参数很多，不要担心记忆问题，更别担心理解问题。首先很多参数都是可以“望文生义”的，再有，与以前所使用的其他方法（函数）的参数含义也大同小异。

输出结果：

所谓的“凹槽”，不是简单形状的改变，左右折线的上限区间表示了数据分布的置信区间，横线依然是上限和下限。

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