Kích thước bin trong biểu đồ trăn là gì?

Chúng tôi cung cấp nhiều lựa chọn các khóa học từ các trường đại học và tổ chức văn hóa hàng đầu từ khắp nơi trên thế giới. Chúng được cung cấp từng bước một và có thể truy cập được trên thiết bị di động, máy tính bảng và máy tính để bàn, vì vậy bạn có thể phù hợp với việc học xung quanh cuộc sống của mình

Chúng tôi tin rằng việc học phải là một trải nghiệm xã hội, thú vị, vì vậy các khóa học của chúng tôi mang đến cơ hội thảo luận những gì bạn đang học với những người khác trong quá trình học, giúp bạn có những khám phá mới mẻ và hình thành những ý tưởng mới.
Bạn có thể mở ra những cơ hội mới với quyền truy cập không giới hạn vào hàng trăm khóa học trực tuyến ngắn hạn trong một năm bằng cách đăng ký gói Không giới hạn của chúng tôi. Xây dựng kiến ​​thức của bạn với các trường đại học và tổ chức hàng đầu.

Tìm hiểu thêm về cách FutureLearn đang thay đổi cách tiếp cận giáo dục

Một biểu đồ đơn giản có thể là bước đầu tiên tuyệt vời để hiểu tập dữ liệu. Trước đó, chúng ta đã xem bản xem trước chức năng biểu đồ của Matplotlib [xem So sánh, Mặt nạ và Logic Boolean], chức năng này tạo biểu đồ cơ bản trong một dòng, sau khi hoàn tất quá trình nhập bản ghi nồi hơi thông thường

Trong 1]

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use['seaborn-white']

data = np.random.randn[1000]

Trong 2]

plt.hist[data];

>>> np. biểu đồ[[1, 2, 1], thùng=[0, 1, 2, 3]] [mảng[[0, 2, 1]], mảng[[0, 1, 2, 3]]] >>> . biểu đồ [np. sắp xếp [4], thùng = np. arange[5], density=True] [mảng[[0. 25, 0. 25, 0. 25, 0. 25]], mảng[[0, 1, 2, 3, 4]]] >>> np. biểu đồ [[[1, 2, 1], [1, 0, 1]], thùng = [0,1,2,3]] [mảng [[1, 4, 1]], mảng [[0, 1

Python là một trong những ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất trên toàn thế giới. Và đó là một ngôn ngữ mã nguồn mở cũng như miễn phí; . Trong những năm qua, nó đã có các gói cực kỳ mạnh mẽ cho nhiều tác vụ lập trình. Matplotlib là thư viện python được sử dụng để vẽ biểu đồ và tạo hoạt ảnh

Matplotlib cung cấp rất nhiều hình ảnh trực quan. Một hình dung như vậy là biểu đồ. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thay đổi kích thước thùng của biểu đồ trong Python matplotlib

Ghi chú. Để biết thêm thông tin về Biểu đồ trong thư viện Matplotlib, hãy làm theo hướng dẫn này. Biểu đồ Python Matplotlib

Biểu đồ và Kích thước thùng là gì?

Biểu đồ là một biểu diễn đồ họa bao gồm các hình chữ nhật được gọi là các thùng biểu thị dữ liệu liên tục

Các thùng thường có hình chữ nhật và chiều dài của các thùng xác định các giá trị tương đối. Điều này rất giống với biểu đồ thanh. Sự khác biệt duy nhất là biểu đồ biểu thị dữ liệu liên tục

Thí dụ

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def histogram[x,y]:
    plt.hist[x, bins=y]
    plt.show[]
def main[]:
    x = np.array[[45,44,245,425,174,545,486,235,377]]
    y = np.array[[100,200,300,400,500,600]]
    histogram[x,y]
if __name__ == "__main__":
    main[]

đầu ra

Hình 1

Giải trình

Chúng ta có thể giải thích đoạn mã trên như sau

1. Trước tiên, chúng tôi đã nhập các thư viện và mô-đun cần thiết bằng cách sử dụng câu lệnh nhập. Chúng tôi đã nhập chúng bằng tên bí danh của chúng để thuận tiện

2. Sau đó, chúng tôi đã tạo một hàm gọi là biểu đồ. Phải mất hai đối số được gọi là x;

3. Chúng tôi đã sử dụng hàm hist[] để vẽ biểu đồ

4. Tiếp theo, chúng tôi đã tạo chức năng chính, phần trung tâm của chương trình python

5. Chúng tôi đã sử dụng thư viện numpy để chỉ định giá trị của x và y. Chúng tôi đã sử dụng hàm sắp xếp [] để tạo các điểm dữ liệu dưới dạng các đối tượng mảng

6. Sau đó, chúng tôi đã gọi hàm biểu đồ để in biểu đồ

7. Cuối cùng, chúng tôi đã gọi hàm chính bằng cách sử dụng câu lệnh sau

If __name__==”__main__”:
    main []

Kích thước thùng trong Biểu đồ Matplotlib là gì?

Kích thước thùng là chiều rộng của thùng trong matplotlib. Điều này có thể giống nhau đối với tất cả các thùng và khác nhau đối với tất cả các thùng. Độ dài của các ngăn xác định phạm vi giá trị dọc theo trục x. Vì vậy, nó cũng có ý nghĩa vật chất

Hàm matplotlib hist[] có một thuộc tính sẵn có được gọi là các thùng có thể chấp nhận các giá trị cho chiều rộng của các thùng

Chiều rộng thùng được tính như thế nào trong Biểu đồ Matplotlib?

Việc tính toán chiều rộng thùng rất đơn giản. Nó chỉ đơn giản là sự khác biệt về chiều rộng giữa giá trị tối đa và tối thiểu của phạm vi. Giả sử lớp học là 40-55. Sau đó, chiều rộng thùng là [55-40]=15

Tạo các thùng có kích thước bằng nhau

Tạo các thùng có kích thước bằng nhau có thể được thực hiện theo nhiều cách

Chỉ định Số lượng thùng

Chúng ta có thể chỉ định số thùng cho hàm plot[]. Điều này sẽ làm cho tất cả số lượng thùng cần thiết có chiều rộng bằng nhau. Do đó, nếu tổng kích thước của giá trị trục x là 100 và chúng tôi chỉ định 10 ngăn, thì kích thước của mỗi ngăn sẽ là 100/10=10 đơn vị mỗi ngăn

Thí dụ

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
def histogram[x,y]:
    plt.hist[x, bins=10,color="purple"]
    plt.title["Histogram"]
    plt.xlabel["x values"]
    plt.ylabel["y values"]
    plt.show[]
def main[]:
    x=[]
    for i in range[10]:
        x.append[random.randint[200,1000]]
    y = np.arange[1,100,10]
    histogram[x,y]
if __name__ == "__main__":
    main[]

đầu ra

Hình 2

Chỉ định ranh giới bin

Matplotlib cũng cung cấp lựa chọn để chọn ranh giới của các thùng biểu đồ. Chúng ta có thể truyền tham số dưới dạng danh sách, trong đó mỗi phần tử xác định ranh giới của các thùng trong biểu đồ

Thí dụ

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
def histogram[x,y]:
    plt.hist[x, bins=y,color="yellow"]
    plt.title["Histogram"]
    plt.xlabel["x values"]
    plt.ylabel["y values"]
    plt.show[]
def main[]:
    x=[]
    for i in range[10]:
        x.append[random.randint[100,1000]]
    print[x]
    y = np.arange[10,1000,100]
    print[y]
    histogram[x,y]
if __name__ == "__main__":
    main[]

đầu ra

[779, 561, 254, 787, 124, 274, 329, 774, 429, 442] [ 10 110 210 310 410 510 610 710 810 910]

Hình 3

Giải trình

Để giải thích ví dụ trên, hãy tìm những điểm sau

1. Trước tiên, chúng tôi nhập các thư viện cần thiết, cụ thể là matplotlib, numpy và ngẫu nhiên với tên bí danh

2. Sau đó, chúng tôi đã tạo một hàm có tên là biểu đồ [] có hai tham số là x và y

3. Chúng tôi đã sử dụng hàm hist[] để vẽ biểu đồ. Chúng tôi đã chuyển tham số x và giá trị của y cho đối số thùng và sử dụng tham số màu được đặt thành màu vàng

4. Sau đó, chúng tôi đã chỉ định tiêu đề và nhãn cho biểu đồ bằng cách sử dụng các hàm title[], xlabel[] và ylabel[]

5. Chúng tôi đã tạo một chức năng khác gọi là chính. Trong chức năng này, chúng tôi đã tạo một danh sách trống có tên là x. Chúng tôi đã giới thiệu một vòng lặp chạy mười lần. Chúng tôi đã sử dụng thư viện ngẫu nhiên để thêm một số ngẫu nhiên trong khoảng từ 100 đến 1000 trong mỗi lần lặp lại

6. Chúng tôi đã in giá trị của x. Sau đó, chúng tôi đã tạo biến có tên y và nối thêm các giá trị bằng cách sử dụng hàm sort[]

7. Sau đó, chúng tôi đã in giá trị của y, được gọi là biểu đồ hàm [] và chuyển x và y làm đối số

8. Cuối cùng, chúng tôi đã gọi hàm chính, là phần chính của mã, sử dụng cú pháp sau

if __name__ == "__main__":
    main []

Chỉ định chiều rộng liên kết thông qua thuật toán

1. Đầu tiên, tìm số tối đa và tối thiểu của mảng để tìm giới hạn dưới và trên của đồ thị
2. Bây giờ, thêm chiều rộng mong muốn vào mảng numpy để có chiều rộng bằng nhau cho mỗi thùng

Cú pháp sẽ là

np.arange[start,start+width,width]

Thí dụ

________số 8

đầu ra

[229, 307, 636, 775, 462, 392, 480, 196, 901, 528]
[196 373 550 727 904]

hinh 4

Tạo các thùng có kích thước không bằng nhau

Tương tự, chúng ta có thể tạo các thùng có chiều rộng không bằng nhau trong matplotlib

Tạo các thùng không bằng nhau bằng cách chỉ định chiều rộng thùng

Chúng tôi có thể chỉ định chiều rộng thùng không bằng nhau cho các thùng. Chúng ta có thể chuyển một danh sách hoặc các đối tượng giống như mảng vào đối số của bin

Thí dụ

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
def histogram[x,y]:
    plt.hist[x, bins=y,color="orange"]
    plt.title["Histogram"]
    plt.xlabel["x values"]
    plt.ylabel["y values"]
    plt.show[]
def main[]:
    x=[]
    for i in range[10]:
        x.append[random.randint[100,1000]]
    print[x]
    y = []
    for i in range[10]:
        a=random.randint[i,i+1]
        b=random.randint[i+1,i+2]
        y.append[random.randint[100*a,100*b]]
    y.sort[]
    print[y]
    histogram[x,y]
if __name__ == "__main__":
    main[]

đầu ra

[228, 302, 138, 979, 122, 981, 713, 456, 803, 453]
[100, 203, 363, 439, 469, 518, 747,

Hình 5

Sự kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã học cách thay đổi các thùng trong biểu đồ. Đôi khi các lớp trong biểu đồ không bằng nhau, vì vậy lập trình viên cần sử dụng các chức năng để thay đổi độ rộng thùng theo cách thủ công để có được kết quả mong muốn. Tuy nhiên, đôi khi, các lập trình viên cần chỉ định cùng một chiều rộng nhưng theo cách thủ công. Trong tình huống như vậy, các lập trình viên cần sử dụng các khái niệm này

Người đọc được khuyến khích xem qua tài liệu Python matplotlib để đọc thêm về chủ đề này

Kích thước thùng trong biểu đồ là gì?

Thùng trong biểu đồ trong Python là gì?

Làm thế nào để kích thước bin ảnh hưởng đến biểu đồ?

Chiều rộng thùng là 1 nghĩa là gì?