1. 直方图

hist函数来创建一个直方图。下面是对各个参数的解释：

• x：要绘制直方图的数据序列。
• bins：指定直方图的边界范围和间隔。这里使用range(40, 110, 6)表示边界从40到110，间隔为6。
• facecolor：直方图的填充颜色。
• alpha：直方图的透明度。
• edgecolor：直方图的边界颜色。
• density：是否将直方图的面积标准化为概率密度。

x = np.random.randint(0, 10, 100)
# 统计每个元素出现的次数
pd.Series(x).value_counts()
# 直方图
# bins: 组数
plt.hist(x, bins=5)
plt.hist(x, bins=[0, 3, 6, 9, 10])
plt.savefig('images/5-9.png')

df = pd.read_excel('data/plot.xlsx', sheet_name='hist')
x = df['分数']
x.min(),  x.max()
# 直方图
# edgecolor: 边缘颜色
plt.hist(x, bins=range(40, 110, 6), 
         facecolor='b', edgecolor='k', alpha=0.4)
plt.savefig('images/5-10.png')
# plt.show()

# 概率分布
plt.hist(x, bins=range(40, 110, 6), facecolor='b', alpha=0.4, 
         edgecolor='k', density=True)
plt.show()

2. 箱型图

boxplot函数来创建一个箱线图。下面是对各个参数的解释：

• x：要绘制箱线图的数据序列，可以是单个序列或多个序列的列表。
• notch（可选）：是否绘制缺口箱线图。默认为False。
• sym（可选）：指定异常值的样式。默认为None，表示不绘制异常值。
• vert（可选）：是否将箱线图垂直显示。默认为True，表示垂直显示。
• whis（可选）：指定箱线图的须的长度倍数。默认为1.5。
• patch_artist（可选）：是否为箱线图的盒子和须添加补丁。默认为False。
• showmeans（可选）：是否显示均值点。默认为False。

x = [1, 2, 3, 5, 7, 9, -10]

# 箱型图
plt.boxplot(x)
plt.savefig('images/5-11.png')
plt.show()

x1 = np.random.randint(10, 100, 100)
x2 = np.random.randint(10, 100, 100)
x3 = np.random.randint(10, 100, 100)

plt.boxplot([x1, x2, x3])
plt.savefig('images/5-12.png')
plt.show()

data=np.random.normal(size=(500, 4)) 
lables = ['A','B','C','D']

# 画图
plt.boxplot(data, 
            notch=True,   # 箱型图样式
            sym='go',  # 颜色+marker样式
            labels=lables  # x轴标签
)  
plt.savefig('images/5-13.png')
plt.show()