Alcune caratteristiche della funzione istogramma (hist) #

Oltre all'istogramma di base, questa demo mostra alcune funzionalità opzionali:

Impostazione del numero di contenitori di dati.
Il parametro di densità , che normalizza le altezze dei contenitori in modo che l'integrale dell'istogramma sia 1. L'istogramma risultante è un'approssimazione della funzione di densità di probabilità.

La selezione di conteggi e dimensioni di contenitori diversi può influire in modo significativo sulla forma di un istogramma. I documenti di Astropy hanno un'ottima sezione su come selezionare questi parametri.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(19680801)

# example data
mu = 100  # mean of distribution
sigma = 15  # standard deviation of distribution
x = mu + sigma * np.random.randn(437)

num_bins = 50

fig, ax = plt.subplots()

# the histogram of the data
n, bins, patches = ax.hist(x, num_bins, density=True)

# add a 'best fit' line
y = ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma)) *
     np.exp(-0.5 * (1 / sigma * (bins - mu))**2))
ax.plot(bins, y, '--')
ax.set_xlabel('Smarts')
ax.set_ylabel('Probability density')
ax.set_title(r'Histogram of IQ: $\mu=100$, $\sigma=15$')

# Tweak spacing to prevent clipping of ylabel
fig.tight_layout()
plt.show()

$Istogramma del QI: $\mu=100$, $\sigma=15$$

Riferimenti

L'uso delle seguenti funzioni, metodi, classi e moduli è mostrato in questo esempio:

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