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学习笔记(31):matplotlib绘制简单图表-直方图

1、引用

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

• 导入 Pandas 库用于数据处理，重命名为 pd
• 导入 Matplotlib 的绘图模块，重命名为 plt

2、创建图形代码和解析

# 示例：读取CSV并绘制直方图
data = pd.read_csv('../../data/data.csv')  # 替换为实际文件路径
column = data['age']  # 替换为实际特征列名

• 用 pd.read_csv() 读取 CSV 文件
  • ../../data/data.csv 是一个相对路径，表示：
    • 先向上两级目录（.. 表示父目录）
    • 再进入 data 文件夹
    • 读取其中的 data.csv 文件
• 从 DataFrame 中提取名为 age 的列

plt.hist(column, bins=20, alpha=0.7, color='skyblue')

• 绘制 age 列的直方图
  • bins=20：将年龄范围分成 20 个区间
  • alpha=0.7：设置透明度为 0.7（避免遮挡）
  • color='skyblue'：柱子颜色为天蓝色

plt.title('Histogram of Age')
plt.xlabel('Age Value')
plt.ylabel('Age')

设置图表标题、X 轴和 Y 轴标签

plt.grid(axis='y', alpha=0.5)

• 添加 Y 轴方向的网格线
• 网格线透明度为 0.5

plt.show()

• 显示绘制的直方图
• 程序会暂停直到窗口关闭

关键修改点说明

1. 文件路径：

   • 使用相对路径 ../../data/data.csv，适用于以下目录结构：

project/
└── notebooks/
└── your_script.ipynb
└── data/
└── data.csv

• 需根据实际文件位置调整路径

3、data数据data.csv

name,age
Alice,12
lisa,15
helen,18
alisa,12
jerry,20
Bob,25
sally,18

4、全部代码和执行结果

4.1、代码示例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 示例：读取CSV并绘制直方图
data = pd.read_csv('../../data/data.csv')  # 替换为实际文件路径
column = data['age']  # 替换为实际特征列名plt.hist(column, bins=20, alpha=0.7, color='skyblue')
plt.title('Histogram of Age')
plt.xlabel('Age Value')
plt.ylabel('Age')
plt.grid(axis='y', alpha=0.5)
plt.show()

4.2、执行结果