首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在pyplot.hist中,直方图条不在xtick上居中

是因为默认情况下,直方图的条是以xtick的左边界为起点绘制的。如果希望直方图条在xtick上居中,可以通过设置参数来实现。

在pyplot.hist函数中,可以使用参数align来控制直方图条的对齐方式。align参数有三个可选值:

  1. 'left':直方图条以xtick的左边界为起点绘制;
  2. 'mid':直方图条在xtick上居中绘制;
  3. 'right':直方图条以xtick的右边界为起点绘制。

如果希望直方图条在xtick上居中,可以将align参数设置为'mid'。示例代码如下:

代码语言:python
复制
import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5]
plt.hist(data, align='mid')

plt.show()

这样设置后,直方图条将在xtick上居中绘制。

关于pyplot.hist函数的更多信息和参数介绍,可以参考腾讯云的Matplotlib产品文档:Matplotlib产品文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Python进行描述性统计

数值分析的过程,我们往往要计算出数据的统计特征,用来做科学计算的NumPy和SciPy工具可以满足我们的需求。Matpotlob工具可用来绘制图,满足图分析的需求。...没有分析目标时,需要对数据进行探索性的分析,箱形图将帮助我们完成这一任务。   ...3.2.2 定量分析(直方图、累积曲线)   直方图类似于柱状图,是用柱的高度来指代频数,不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间,在这些连续的区间绘制柱。...3.3 关系分析(散点图)   散点图中,分别以自变量和因变量作为横纵坐标。当自变量与因变量线性相关时,散点图中,点近似分布直线上。...现实生活,自变量通常是多元的:决定体重不仅有身高,还有饮食习惯,肥胖基因等等因素。

3K52

使用Python进行描述性统计

数值分析的过程,我们往往要计算出数据的统计特征,用来做科学计算的NumPy和SciPy工具可以满足我们的需求。Matpotlob工具可用来绘制图,满足图分析的需求。...、累积曲线)   直方图类似于柱状图,是用柱的高度来指代频数,不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间,在这些连续的区间绘制柱。...): 5 #创建直方图 6 #第一个参数为待绘制的定量数据,不同于定性数据,这里并没有事先进行频数统计 7 #第二个参数为划分的区间个数 8 pyplot.hist(heights,...当自变量与因变量线性相关时,散点图中,点近似分布直线上。我们以身高作为自变量,体重作为因变量,讨论身高对体重的影响。...现实生活,自变量通常是多元的:决定体重不仅有身高,还有饮食习惯,肥胖基因等等因素。

2.5K70

概率密度估计介绍

接下来的小节,我们将依次仔细介绍这些步骤。 为了简单起见,我们将重点介绍单变量数据,例如一个随机变量。虽然这些步骤适用于多元数据,但随着变量数量的增加,它们会变得更具挑战性。...密度直方图 直方图是这样一种图,它首先将观察结果分组到各个箱子(bin),然后计算每个箱子的事件数量。每个箱子里的计数或观察频率然后用条形图表示,箱子x轴,频率y轴。...(sample, bins=10) pyplot.show() pyplot.hist(sample, bins=3) pyplot.show() 结果如下:(左边为bin=10,右边为bin=3)...一旦我们确认直方图服从某个已知分布,那么我们接下来要做的事情就是去估计这个分布的参数,所以叫做参数密度估计 例如上面的例子,我们看左边的直方图可以大致猜测其服从正态分布,因此后面只需要求出这个正态分布即可...核密度函数的原理比较简单,我们知道某一事物的概率分布的情况下,如果某一个数观察中出现了,我们可以认为这个数的概率密度很大,和这个数比较近的数的概率密度也会比较大,而那些离这个数远的数的概率密度会比较小

1.1K00

概率密度估计介绍

接下来的小节,我们将依次仔细介绍这些步骤。 为了简单起见,我们将重点介绍单变量数据,例如一个随机变量。虽然这些步骤适用于多元数据,但随着变量数量的增加,它们会变得更具挑战性。...密度直方图 直方图是这样一种图,它首先将观察结果分组到各个箱子(bin),然后计算每个箱子的事件数量。每个箱子里的计数或观察频率然后用条形图表示,箱子x轴,频率y轴。...(sample, bins=10) pyplot.show() pyplot.hist(sample, bins=3) pyplot.show() 结果如下:(左边为bin=10,右边为bin=3)...一旦我们确认直方图服从某个已知分布,那么我们接下来要做的事情就是去估计这个分布的参数,所以叫做参数密度估计 例如上面的例子,我们看左边的直方图可以大致猜测其服从正态分布,因此后面只需要求出这个正态分布即可...核密度函数的原理比较简单,我们知道某一事物的概率分布的情况下,如果某一个数观察中出现了,我们可以认为这个数的概率密度很大,和这个数比较近的数的概率密度也会比较大,而那些离这个数远的数的概率密度会比较小

95520

Python基础(十二) | 还不会python绘图?两万字博文教你Matplotlib库(超详细总结)

⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解,精炼地总结语法的重点,详解难点,面向零基础及入门的学习者,通过专栏的学习可以熟练掌握python编程,同时为后续的数据分析,机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...13.1.8 三维图形简介 13.2 Seaborn库-文艺青年的最爱 13.3 Pandas 的绘图函数概览 13.0 环境配置 【1】 要不要plt.show() ipython可用魔术方法...0x188461eb4a8> 【2】颜色配置 x = np.linspace(0, 10, 100) y = x**2 plt.scatter(x, y, c=y, cmap="inferno") # 让c随着y的值变化cmap...中进行映射 plt.colorbar() # 输出颜色 颜色配置参考官方文档 https://matplotlib.org...", lw=3) [] 13.1.5 直方图 【1】普通频次直方图 mu, sigma = 100, 15 x =

2.4K40

Matplotlib 可视化最有价值的 14 个图表(附完整 Python 源代码)

matplotlib ,您可以使用 plt.scatterplot() 方便地执行此操作。...在这个例子,你从数据框获取记录,并用下面代码描述的 encircle() 来使边界显示出来。...但是,图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 图5 6. 棒棒糖图 (Lollipop Chart) 棒棒糖图表以一种视觉令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。...连续变量的直方图 (Histogram for Continuous Variable) 直方图显示给定变量的频率分布。 下面的图表示基于类型变量对频率进行分组,从而更好地了解连续变量和类型变量。...树状图 (Dendrogram) 树形图基于给定的距离度量将相似的点组合在一起,并基于点的相似性将它们组织树状链接

1.1K20

硕士本科论文通过matlab出漂亮一点的仿真图

文字标注是图形修饰的重要因素,它可以是用户在窗口上随意添加的字符说明,还可以是坐标轴对象中所用到的刻度标志等。...可以有'left'(按左边对齐)、'center' (居中对齐)、'right'(按右边对齐)三种选择。类似地,对字符矩阵的位置还有VerticalAlignment属性。...NextPlot 属性: 表示坐标轴图形的更新方式,'replace' 是默认的选项,表示重新绘制,而'add' 选项表示原来的图形叠印,它相当于直接使用 hold on 命令的效果。...XTick 和 XTickLabel 属性: XTick 属性将给出 x 轴上标尺点值的向量,而 XTickLabel 将存放这些标尺点的标记字符串。...---- 5 simulink绘图 实际也有很多同学是用的simulink来进行仿真出图,simulink自带的scope其实出图效果不好,一般是建议把simulink额数据导出matlab的变量区

1.4K50

50种常用的matplotlib可视化,再也不用担心模型背着我乱跑了

如下所示为 7 种不同类型的可视化图表:协相关性主要描述的是不同变量之间的相互关系;偏差主要展现出不同变量之间的差别;排序主要是一些有序的条形图、散点图或斜线图等;分布就是绘制概率与统计的分布图,包括离散型的直方图和连续型的概率密度分布图等...配置 绘制这 50 种可视化图之前,我们需要配置一下依赖项以及通用设定,当然后面有一些独立的美图会修改通用设定。...其中 seaborn 其实是 matplotlib 的一个高级 API 封装,大多数情况下使用 seaborn 就能做出很有吸引力的图,而使用 matplotlib 能制作更具特色的图。 # !...密度图(Density Plot) 概率论与统计学习方法,可视化概率密度就变得非常重要了。...= df.index.tolist()[::12] xtick_labels = [x[-4:] for x in df.date.tolist()[::12]] plt.xticks(ticks=xtick_location

87020

Matplotlib 1.4W+字基础教程来了(收藏吃灰去吧~~)

曲线填充图】 10、step plot【阶梯图】 star11、box plot【箱图】 12、errorbar plot【误差棒】 star13、hist plot【直方图...】 star14、violin plot【小提琴图】 15、barbs plot【风羽图】 16、even plot【栅格图】 17、hexbin plot【二元直方图】...marker设置 star九、子图与figure之间位置 ---- star一、Matplotlib使用Tips Matplotlib获取帮助途径 当使用Matplotlib遇到问题时,可通过以下6路径获取...6、「quiver plot【箭头】」 quiver可视化梯度变化时非常有用。...(三) Python可视化|08-Palettable库颜色Colormap(四) Python|R可视化|09-提取图片颜色绘图(五) 颜色cheatsheet(一) 颜色cheatsheet(二

1.4K20

【干货】一文掌握Matplotlib的使用方法

坐标系添加线、点、网格、图例和文字 图中添加图例 如下图所示: ?...---- 当我们每次说画东西,看起来是图 (Figure) 里面进行的,实际坐标系 (Axes) 里面进行的。...第 3 行的 for 循环中用 axes.flat 将其打平,然后每个 ax 生成子图。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 整个日期数组的索引 xi,以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点,标注事件 spx 折现的位置。...上面的图表分类太过繁多,接下来我们只讨论量化金融中用的最多的几种类型,即 用直方图来展示股票价格和收益的分布 用散点图来展示两支股票之间的联系 用折线图来比较汇率不同窗口的移动平均线 用饼状图来展示股票组合的构成成分

2.2K31

万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

坐标系添加线、点、网格、图例和文字 图中添加图例 如下图所示: ?...---- 当我们每次说画东西,看起来是图 (Figure) 里面进行的,实际坐标系 (Axes) 里面进行的。...第 3 行的 for 循环中用 axes.flat 将其打平,然后每个 ax 生成子图。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 整个日期数组的索引 xi,以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点,标注事件 spx 折现的位置。...上面的图表分类太过繁多,接下来我们只讨论量化金融中用的最多的几种类型,即 用直方图来展示股票价格和收益的分布 用散点图来展示两支股票之间的联系 用折线图来比较汇率不同窗口的移动平均线 用饼状图来展示股票组合的构成成分

2.9K21

深度讲解Matplotlib库

坐标系添加线、点、网格、图例和文字 图中添加图例 如下图所示: ?...---- 当我们每次说画东西,看起来是图 (Figure) 里面进行的,实际坐标系 (Axes) 里面进行的。...第 3 行的 for 循环中用 axes.flat 将其打平,然后每个 ax 生成子图。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 整个日期数组的索引 xi,以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点,标注事件 spx 折现的位置。...上面的图表分类太过繁多,接下来我们只讨论量化金融中用的最多的几种类型,即 用直方图来展示股票价格和收益的分布 用散点图来展示两支股票之间的联系 用折线图来比较汇率不同窗口的移动平均线 用饼状图来展示股票组合的构成成分

1.9K41

5种方法教你用Python玩转histogram直方图

之前我们的做法是,x轴定义了分箱边界,y轴是相对应的频数,不难发现我们都是手动定义了分箱的数目。...但是以上的高级方法,我们可以通过设置 bins='auto' 自动写好的两个算法择优选择并最终算出最适合的分箱数。...现在,我们可以同一个Matplotlib轴绘制每个直方图以及对应的kde,使用pandas的plot.kde()的好处就是:它会自动的将所有列的直方图和kde都显示出来,用起来非常方便,具体代码如下...Pandas的其它工具 除了绘图工具外,pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法,用来计算一个非空值的直方图,并将之转变成一个pandas的series结构,示例如下: >...创建一个高度定制化可调节的直方图 推荐使用基于np.histogram()的Pyplot.hist()函数,被频繁使用,简单易懂。

4.1K10

5种方法教你用Python玩转histogram直方图

之前我们的做法是,x轴定义了分箱边界,y轴是相对应的频数,不难发现我们都是手动定义了分箱的数目。...但是以上的高级方法,我们可以通过设置 bins='auto' 自动写好的两个算法择优选择并最终算出最适合的分箱数。...现在,我们可以同一个Matplotlib轴绘制每个直方图以及对应的kde,使用pandas的plot.kde()的好处就是:它会自动的将所有列的直方图和kde都显示出来,用起来非常方便,具体代码如下...Pandas的其它工具 除了绘图工具外,pandas也提供了一个方便的.value_counts() 方法,用来计算一个非空值的直方图,并将之转变成一个pandas的series结构,示例如下: >...创建一个高度定制化可调节的直方图 推荐使用基于np.histogram()的Pyplot.hist()函数,被频繁使用,简单易懂。

1.9K10

盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

坐标系添加线、点、网格、图例和文字 图中添加图例 如下图所示: ?...---- 当我们每次说画东西,看起来是图 (Figure) 里面进行的,实际坐标系 (Axes) 里面进行的。...第 3 行的 for 循环中用 axes.flat 将其打平,然后每个 ax 生成子图。...第 28 和 29 行是获取每一个 date 整个日期数组的索引 xi,以及对应的 spx 值 yi。 第 30 行用 scatter() 函数画出一个圆点,标注事件 spx 折现的位置。...上面的图表分类太过繁多,接下来我们只讨论量化金融中用的最多的几种类型,即 用直方图来展示股票价格和收益的分布 用散点图来展示两支股票之间的联系 用折线图来比较汇率不同窗口的移动平均线 用饼状图来展示股票组合的构成成分

2.1K40

吃货的自我修养 | 口味虾哪家最好吃?我用Python告诉你

夏天的时候,邀三五好友,来上几盘口味虾,搭配上啤酒,肥宅的生活就这么快乐的开始了,味道麻辣爽口,一口下去就想吃下一口!湖南,没有吃上口味虾的夏天都是不完整的。...WarningType.ShowWarning = False import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go 此数据集包含50个搜索页面共745数据...=20] 处理之后的数据如下,分析样本为560。 df.head() ? 03 数据可视化 以下展示部分可视化代码: 不同星级店铺数量分布 1 ?...我们绘制了所有店铺口味虾人均消费价格分布的直方图,发现价格分布20~180元之间,其中人均消费大部分都在67-111元的区间内。扩展看,人均消费和商户的星级有关系吗?...以上是不同群集的直方图分布,通过群集分布图,可以总结如下: 非常推荐:各项得分最高、评论数最多、价格最高 一般推荐:各项得分居中、评论数居中、价格居中 非常不推荐:各项得分最低、评论数最低、价格最低 由于在做聚类分析时候去除了一个评论数为

48720

Day3.数据可视化-- 可视化基础

可视化主要是以图像来展示数据间的关系,常见的图形种类有折线图,散点图,条形图,直方图,饼图。此外在接下来课程还会用到箱线图,热力图,蜘蛛图,表示二元变量分布和成对关系的视图。...条形图:排列工作表的列或行的数据可以绘制到柱状图中。 特点:绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比) ?...第一天我们介绍过Matplotlib,它是一个Python 2D绘图库,它可以各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。只需几行代码即可生成绘图,直方图,条形图,散点图等。...x和y, 通过plot画图 plt.plot([3, 1, 7], [4, 5, 6]) # 执行程序的时候展示图形 plt.show() 传入x和y时,括号的第一个列表是x轴的值,第二个列表是y...一个画布放置三个图,需要排列位置。 首先将一张图,分成两列,再分成两行,总共划分出四个格子,子图1按照从左到右从上到下的顺序放在第一个格子里。 运行结果: ?

2.2K10
领券