鋒哥原創的Matplotlib3 Python數據可視化視頻教程：

2026版 Matplotlib3 Python 數據可視化 視頻教程(無廢話版) 玩命更新中~_嗶哩嗶哩_bilibili

課程介紹

本課程講解利用python進行數據可視化 科研繪圖-Matplotlib，學習Matplotlib圖形參數基本設置，繪圖參數及主要函數，以及Matplotlib基礎繪圖，和Matplotlib高級繪圖。

繪制直方圖(Histogram)

直方圖用于可視化數值數據的分布，通過將數據劃分為連續區間（bin）并統計各區間內的數據頻數來展示數據特征。

核心函數：plt.hist()

plt.hist(x, ? ? ? ? ?# 輸入數據（數組或列表）bins=None, ?# 區間數量/邊界range=None, # 數據范圍density=False, # 是否歸一化為密度color=None, # 顏色alpha=0.75, # 透明度edgecolor='black' # 邊緣顏色
)

關鍵參數詳解

參數	說明	示例值
bins	區間劃分方式	10, [0,10,20,40], 'auto'
density	歸一化為概率密度	True/False
range	數據截取范圍	(0, 100)
histtype	直方圖樣式	'bar', 'step', 'stepfilled'
log	對數坐標	True
cumulative	累積直方圖	True
stacked	多組數據堆疊	True

下面我們看幾個直方圖示例：

基礎直方圖：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
?
# 設置matplotlib使用黑體顯示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
?
# 生成正態分布數據
data = np.random.normal(0, 1, 1000)
?
plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title("基本直方圖")
plt.xlabel("值")
plt.ylabel("頻率")
plt.grid(axis='y', alpha=0.5)
plt.show()

多組數據對比直方圖

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
?
# 設置matplotlib使用黑體顯示中文
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'
?
data1 = np.random.normal(-1, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(3, 1.5, 1000)
?
plt.hist([data1, data2], bins=30, stacked=False,color=['blue', 'orange'], label=['分組1', '分組2'])
plt.legend()
plt.title("多個數據集")
plt.show()