Matplotlib.axes.Axes.hist() en Python

Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. La clase Axes contiene la mayoría de los elementos de la figura: Axis, Tick, Line2D, Text, Polygon, etc., y establece el sistema de coordenadas. Y las instancias de Axes admiten devoluciones de llamada a través de un atributo de devoluciones de llamada.

La función Axes.hist() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib se usa para trazar un histograma.

Sintaxis: Axes.hist(self, x, bins=Ninguno, rango=Ninguno, densidad=Ninguno, pesos=Ninguno, acumulativo=Falso, fondo=Ninguno, histtype=’barra’, align=’medio’, orientación=’vertical ‘, rwidth=Ninguno, log=Falso, color=Ninguno, label=Ninguno, stacked=False, normed=Ninguno, *, data=Ninguno, **kwargs)

Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:

• x: este parámetro es la secuencia de datos.
• bins: este parámetro es un parámetro opcional y contiene el número entero, la secuencia o la string.
• rango: este parámetro es un parámetro opcional y es el rango inferior y superior de los contenedores.
• densidad: Este parámetro es un parámetro opcional y contiene los valores booleanos.
• pesos : este parámetro es un parámetro opcional y es una array de pesos, de la misma forma que x.
• bottom : este parámetro es la ubicación de la línea de base inferior de cada bin.
• histtype: este parámetro es un parámetro opcional y se utiliza para dibujar el tipo de histograma. {‘barra’, ‘barra apilada’, ‘paso’, ‘paso lleno’}
• align : este parámetro es un parámetro opcional y controla cómo se traza el histograma. {‘izquierda’, ‘medio’, ‘derecha’}
• rwidth: este parámetro es un parámetro opcional y es un ancho relativo de las barras como una fracción del ancho del contenedor
• log : este parámetro es un parámetro opcional y se utiliza para establecer el eje del histograma en una escala logarítmica
• color: este parámetro es un parámetro opcional y es una especificación de color o una secuencia de especificaciones de color, una por conjunto de datos.
• etiqueta : este parámetro es un parámetro opcional y es una string o secuencia de strings para hacer coincidir varios conjuntos de datos.
• normado: este parámetro es un parámetro opcional y contiene los valores booleanos. En su lugar, utiliza el argumento de palabra clave de densidad.

Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente:

• n : Esto devuelve los valores de los intervalos de histograma.
• bins : Esto devuelve los bordes de los contenedores.
• parches: Esto devuelve la lista de parches individuales utilizados para crear el histograma.

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axes.Axes.hexbin() en matplotlib.axes:

Ejemplo 1:

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
np.random.seed(10**7)
mu = 121  
sigma = 21
x = mu + sigma * np.random.randn(1000)
  
num_bins = 100
fig, ax = plt.subplots()
  
n, bins, patches = ax.hist(x, num_bins,
                           density = 1, 
                           color ='green', 
                           alpha = 0.7)
  
y = ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)) *
     np.exp(-0.5 * (1 / sigma * (bins - mu))**2))
ax.plot(bins, y, '--', color ='black')
ax.set_xlabel('X-Axis')
ax.set_ylabel('Y-Axis')
  
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.hist() Example')
plt.show()

Producción:

Ejemplo-2:

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
np.random.seed(10**7)
n_bins = 20
x = np.random.randn(10000, 3)
  
fig, [(ax0, ax1), (ax2, ax3)] = plt.subplots(nrows = 2,
                                             ncols = 2)
  
  
colors = ['green', 'blue', 'lime']
  
ax0.hist(x, n_bins, density = True, 
         histtype ='bar',
         color = colors, 
         label = colors)
  
ax0.legend(prop ={'size': 10})
  
ax1.hist(x, n_bins, density = True,
         histtype ='barstacked',
         stacked = True, 
         color = colors)
  
ax2.hist(x, n_bins, histtype ='step',
         stacked = True,
         fill = False, 
         color = colors)
  
x_multi = [np.random.randn(n) for n in [100000,
                                        80000,
                                        1000]]
  
ax3.hist(x_multi, n_bins, 
         histtype ='stepfilled',
         color = colors)
  
plt.show()

Producción: