Python：matplotlib 之直方图 (二十八)

直方图

直方图用来绘制数字变量的分布情况。它是条形图的定量版本。但是，我们不再为每个独特数字值绘制一个长条，而是将值分成连续的分箱，并针对每个分箱绘制一个长条，用于描绘相关数字。例如，使用 matplotlib 的 hist 函数的默认设置：

plt.hist(data = df, x = 'num_var')

可以看出，在最左侧的分箱（约为 0 到 2.5 之间）中有 8 个数据点，在相邻分箱（约为 2.5 到 5 之间）中有 9 个数据点。总体来说，可以看出是一个双峰分布。直方图中的长条直接相连，而条形图中的长条是分开的，表明在直方图中数据的值处在连续范围内。如果某个数据值位于分箱边缘，则属于右侧分箱。例外情况是最右侧的分箱边缘，将上限的值放入最右侧的分箱内（上限的左侧）。

默认情况下，hist 函数会根据值的范围将数据分成 10 个分箱。在几乎所有情况下，我们都需要更改这一设置。通常，只有 10 个分箱太少了，无法了解数据的分布情况。并且默认的刻度并没有采用很容易解释分箱范围的近似值。如果在上述示例中，将“约为 0 到 2.5 之间”说成“0 到 2.5 之间”并将“约为 2.5 到 5 之间”说成“2.5 到 5 之间”，是不是更方便？

你可以使用描述统计学（例如通过 df['num_var'].describe()）估测什么样的分箱下限和分箱上限比较合适。可以使用 numpy 的 arange 函数设置这些分箱边缘：

bin_edges = np.arange(0, df['num_var'].max()+1, 1)
plt.hist(data = df, x = 'num_var', bins = bin_edges)

arange 的第一个参数是最左侧的分箱边缘，第二个参数是上限，第三个参数是分箱宽度。注意，即使我在第二个参数中指定了“max”值，我添加了“+1”（分箱宽度）。这是因为 arange 将仅返回完全小于上限的值。加上“+1”可有效地确保左右侧的分箱边缘至少是最大数据值，以便所有数据点都能绘制出来。最左侧的分箱设为硬编码的值，以便获得可解释的值，当然你也可以使用 numpy 的 around 等函数以程序方式达到这种效果。

在创建直方图时，有必要尝试不同的分箱宽度，看看哪个宽度最能表示数据。如果分箱太多，可能会发现太多噪点，干扰我们发现数据蕴含的规律。如果分箱太少，则根本无法看出真正的规律。

plt.figure(figsize = [10, 5]) # larger figure size for subplots

# histogram on left, example of too-large bin size
plt.subplot(1, 2, 1) # 1 row, 2 cols, subplot 1
bin_edges = np.arange(0, df['num_var'].max()+4, 4)
plt.hist(data = df, x = 'num_var', bins = bin_edges)

# histogram on right, example of too-small bin size
plt.subplot(1, 2, 2) # 1 row, 2 cols, subplot 2
bin_edges = np.arange(0, df['num_var'].max()+1/4, 1/4)
plt.hist(data = df, x = 'num_var', bins = bin_edges)

该示例通过 subplot 函数将两个图形并排地放到一起，函数的参数指定了有效子图的行数、列数和索引。figure()函数在调用时传入了 "figsize" 参数，以便我们能够绘制更大的图形并包含多个子图。

替代方法

seaborn 函数 distplot也可以用于绘制直方图，并且与其他单变量绘图函数集成到一起。

sb.distplot(df['num_var'])

注意，第一个参数_必须_是 Series 或数组，其中包含要绘制的数据点，而不是指定数据来源和列。

distplot 函数具有指定直方图分箱的内置规则，默认情况下，会在数据上方绘制一个 (KDE) 核密度估计。纵轴基于 KDE，而不是直方图：长条的高度之和不一定等于 1，但是曲线下方的面积应该等于 1。如果你想详细了解 KDE，请参阅这节课末尾的补充内容。

虽然默认的 distplot分箱尺寸可能比固定的 .hist = 10 更合适，但是你依然需要进行调整，使分箱尺寸等于四舍五入的值。你可以使用其他参数设置绘制直方图并像之前一样指定分箱：

bin_edges = np.arange(0, df['num_var'].max()+1, 1)
sb.distplot(df['num_var'], bins = bin_edges, kde = False,
            hist_kws = {'alpha' : 1})

alpha（透明度）设置必须当做字典与 "hist_kws" 关联，因为还有其他底层绘图函数（例如 KDE）具有自己的可选关键字参数。

上述代码的结果和上述分箱宽度为 1 的直方图完全一样。纵轴的单位也以计数的形式出现了。

直方图练习

# prerequisite package imports
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

%matplotlib inline

from solutions_univ import histogram_solution_1

在此 workspace 中，我们将继续使用 Pokémon 数据集。

pokemon = pd.read_csv('./data/pokemon.csv')
pokemon.head()

任务：Pokémon 具有很多描述作战能力的统计指标。在此任务中，请创建一个直方图，用于描绘 'special-defense' 值的分布情况。提示：请尝试不同的分箱宽度大小，看看哪个大小最适合描绘数据。

# YOUR CODE HERE
# 1.简单的直方图
# plt.hist(data=pokemon, x='special-defense')

# 2.使用 numpy 的 arange 函数设置这些分箱边缘
bin_edges = np.arange(0, pokemon['special-defense'].max() + 10, 10)
print(bin_edges)
plt.hist(data=pokemon, x='special-defense', bins=bin_edges)

[  0  10  20  30  40  50  60  70  80  90 100 110 120 130 140 150 160 170
 180 190 200 210 220 230]

(array([   0.,    0.,   18.,   57.,  102.,  125.,  116.,  108.,   94.,
          71.,   47.,   25.,   14.,   16.,    3.,    9.,    0.,    0.,
           0.,    0.,    1.,    0.,    1.]),
 array([  0,  10,  20,  30,  40,  50,  60,  70,  80,  90, 100, 110, 120,
        130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230]),
 <a list of 23 Patch objects>)

# run this cell to check your work against ours
histogram_solution_1()

I've used matplotlib's hist function to plot the data. I have also used numpy's arange function to set the bin edges. A bin size of 5 hits the main cut points, revealing a smooth, but skewed curves. Are there similar characteristics among Pokemon with the highest special defenses?

bin_edges = np.arange(0, pokemon['special-defense'].max()+5, 5)
sb.distplot(pokemon['special-defense'], bins = bin_edges, kde = True,
            hist_kws = {'alpha' : 1})

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f3f8536bdd8>

为者常成，行者常至