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python显示包函数的简单介绍( 三 )

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normed: 是否将得到的直方图向量归一化 。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方图向量 ， 是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据 ， 是一个list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')
plt.show()
例：
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
结果：
a:[ 85. 720. 195.]#每个柱子的值
b:[-0.36109509 -0.13573180.089631490.31499478]#每个柱的区间范围
c:a list of 3 Patch objects#总共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
使用注意：确定python显示包函数了figure就一定要确定象限，然后用scatter，或者不确定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot()#默认为一个象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
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