python如何得到hist中具体的值

在Python中，使用matplotlib库中的hist()函数可以绘制直方图，其主要目的是展示数据的分布情况，有时候我们不仅需要展示数据的分布，还需要获取直方图中具体的数值，例如每个柱状的数值或者数据的频率，本文将介绍如何使用Python获取hist()函数中的具体数值。

我们需要了解hist()函数的基本用法，hist()函数的基本语法如下：

plt.hist(x, bins=10, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False,
         bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical',
         rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False,
         normed=None, **kwargs)

x表示数据集，bins表示柱状的数量或者柱状的边界，其他参数可以根据需要进行调整。

当我们使用hist()函数绘制直方图时，可以通过返回值获取直方图中的数值，hist()函数返回一个包含三个元素的元组：第一个元素是柱状的边界，第二个元素是每个柱状的中点，第三个元素是每个柱状的高度。

下面是一个示例，展示如何使用hist()函数并获取直方图中的数值：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
生成一个随机数据集
x = np.random.randn(1000)
使用hist()函数绘制直方图，并获取返回值
hist_tuple = plt.hist(x, bins=30, color='blue', alpha=0.7)
获取柱状的边界、中点和高度
bin_edges = hist_tuple[0]
bin_centers = hist_tuple[1]
bin_heights = hist_tuple[2]
显示直方图
plt.show()

我们还可以使用numpy库中的函数来计算直方图中的数值，可以使用numpy.histogram()函数来获取直方图中的数值。

import numpy as np
生成一个随机数据集
x = np.random.randn(1000)
使用numpy.histogram()函数计算直方图中的数值
hist_result = np.histogram(x, bins=30)
获取柱状的边界和高度
bin_edges, bin_heights = hist_result
计算柱状的中点
bin_centers = (bin_edges[:-1] + bin_edges[1:]) / 2
显示直方图
plt.hist(x, bins=bin_edges, color='blue', alpha=0.7)
plt.show()

除了获取直方图中的数值外，我们还可以根据需要对直方图进行一些调整，例如设置柱状的颜色、透明度、宽度等，这可以通过修改hist()函数的参数来实现。

通过使用hist()函数的返回值或者numpy.histogram()函数，我们可以方便地获取直方图中的具体数值，这为我们进一步分析数据的分布提供了便利。

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