不用库怎么python画直方图

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嗨，小伙伴们，今天要和大家分享一个超级实用的小技巧——如何用Python来画直方图，而且完全不需要用到任何外部库哦！是不是听起来就很酷？🌟

让我们来聊聊直方图，直方图是一种非常直观的图形，它可以帮助我们理解数据的分布情况，在统计学中，直方图是一个基础但非常重要的工具，它通过将数据分成若干个区间（也就是我们常说的“桶”），然后计算每个区间内数据的数量，来展示数据的分布情况。

我们如何不借助任何外部库来实现这个功能呢？Python的基础库中有很多强大的功能，可以帮助我们完成这项任务，我会详细地一步步教你怎么做。

步骤一：准备数据

我们需要准备一些数据，这里我们用一个简单的列表来模拟一组数据：

data = [5, 2, 9, 1, 5, 6, 3, 8, 5, 2, 7, 4, 6, 5, 5, 8, 9, 1, 5, 4, 3, 6, 2]

步骤二：计算直方图

我们需要计算每个区间（桶）内的数据数量，这里我们可以使用numpy库来帮助我们计算，但是为了不使用外部库，我们可以用Python的基础功能来实现：

1、确定桶的数量和每个桶的宽度。

2、遍历数据，将每个数据点分配到对应的桶中。

3、计算每个桶内的数据点数量。

确定桶的数量和宽度
num_bins = 5
data_min = min(data)
data_max = max(data)
bin_width = (data_max - data_min) / num_bins
创建一个桶的列表
histogram = [0] * num_bins
遍历数据，分配到桶中
for value in data:
    # 计算当前值属于哪个桶
    bin_index = int((value - data_min) / bin_width)
    # 确保不会超出桶的范围
    if bin_index >= num_bins:
        bin_index = num_bins - 1
    histogram[bin_index] += 1

步骤三：绘制直方图

现在我们已经计算出了每个桶中的数据点数量，接下来就是绘制直方图了，我们可以使用Python的matplotlib库来绘制，但是为了不使用外部库，我们可以用ASCII字符来模拟直方图的绘制：

绘制直方图
for i in range(num_bins):
    # 计算每个桶的高度（这里我们用*号来表示）
    height = histogram[i] / max(histogram) * 10
    # 打印桶的区间和高度
    print(f"{data_min + i * bin_width} - {data_min + (i + 1) * bin_width}: " + "*" * int(height))

这段代码会输出一个简单的ASCII直方图，虽然不如matplotlib绘制的图形那么美观，但足以展示数据的分布情况。