数据分析和统计——直方图

直方图就是将数据值所在范围分成若干个区间,在图上画出每个区间上数据的个数。数据分布直方图画法参详Tiger:人人都能用数据-统计学和直方图
在绘制直方图时,组数确定很重要。如果组数太少,会丢失部分数据信息,抹杀数据间的差异性,如果组数太多,会影响数据分组规律的明显性,不易观察规律。

使用pandas、matplotlib 绘制直方图

绘制体重分布直方图

数据集格式:
   weight
0      48
1      44
2      48
3      52
4      58

数据集汇总信息:
count    80.000000
mean     50.700000
std       6.267053
min      38.000000
25%      47.000000
50%      50.000000
75%      54.000000
max      69.000000
Name: weight, dtype: float64

绘制直方图

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
weight_file_path = "C:/Users/ajv/Desktop/DA/weight.txt"
df_weight = pd.read_csv(weight_file_path)
print df_weight.head()
print df_weight['weight'].describe()
weight_mean = df_weight['weight'].mean()
weight_variance = df_weight['weight'].var()
fig = plt.figure()  # 创建画布
ax = fig.add_subplot(111)   # 创建子图。 画布分割成1行1列,从左到右从上到下第1幅
ax.hist(df_weight['weight'], bins=10, color='blue', alpha=0.8)  # bins控制柱子宽窄疏密,appha
plt.text(60, 10, u'均值: %s\n方差: %s' % (weight_mean, weight_variance), fontproperties='SimHei')
plt.xlabel(u"体重/kg", fontproperties='SimHei')
plt.ylabel(u"频数", fontproperties='SimHei')
plt.title(u'体重的直方图', fontproperties='SimHei')   # 设置标题,正常显示中文
plt.savefig('C:/Users/ajv/Desktop/DA/weight.png')
weight.png

数据集特征
体重数据集共有80个记录,分布在44-50kg的人数 最多,平均体重为50.7k,标准差为6.27,波动较小。


绘制航空公司客户分布直方图

数据集格式:
    Month  NumPassengers
0  Jan-49            112
1  Feb-49            118
2  Mar-49            132
3  Apr-49            129
4  May-49            121

数据集汇总信息:
count    144.000000
mean     280.298611
std      119.966317
min      104.000000
25%      180.000000
50%      265.500000
75%      360.500000
max      622.000000

绘制直方图

AirPassengers_file_path = "C:/Users/ajv/Desktop/DA/AirPassengers.csv"
df_air_passengers = pd.read_csv(AirPassengers_file_path)
print df_air_passengers.head()
print df_air_passengers['NumPassengers'].describe()
air_passengers_mean = df_air_passengers['NumPassengers'].mean()
air_passengers_variance = df_air_passengers['NumPassengers'].var()
fig = plt.figure()  # 创建画布
ax = fig.add_subplot(111)   # 创建子图。 画布分割成1行1列,从左到右从上到下第1幅
ax.hist(df_air_passengers['NumPassengers'], bins=24, color='green', alpha=0.6)  # bins控制分组,appha设置参数点的透明度
plt.text(500, 10, u'均值: %s\n方差: %s' % (air_passengers_mean, air_passengers_variance), fontproperties='SimHei')
plt.xlabel(u"乘客数", fontproperties='SimHei')
plt.ylabel(u"频数", fontproperties='SimHei')
plt.title(u'某航空公司客户的直方图', fontproperties='SimHei')   # 设置标题,正常显示中文
plt.savefig('C:/Users/ajv/Desktop/DA/air_passengers.png')
plt.show()
air_passengers.png

数据集特征
航空公司乘客数据集共有144个记录,每月平均乘客数为144,标准差为119.97,每月乘客数波动性较大。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,014评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,796评论 3 386
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,484评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,830评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,946评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,114评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,182评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,927评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,369评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,678评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,832评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,533评论 4 335
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,166评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,885评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,128评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,659评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,738评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容