Главная — Фотошкола ЮУрГУ

Пример гистограммы: Семь основных инструментов контроля качества

Содержание

Пример создания гистограммы


<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html>
<head>
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
    <title>Histogram</title>
    <script src="../build/PP.js" type="text/javascript"></script>
    <script src="../build/PP.GraphicsBase.js" type="text/javascript"></script>
    <script src="../build/PP.Charts.js" type="text/javascript"></script>
    <script src="../build/PP.Charts_Canvas.js" type="text/javascript"></script>
    <link href="../build/PP.css" rel="stylesheet" type="text/css" />
    <script src="../resources/PP.resources.ru.js" type="text/javascript"></script>
   
    <style type="text/css">
    div#chart {
 
        border: #CCCCCC 1px solid;
        padding: 1px;
        margin: 1px;
        width: 600px;
        height: 500px;
    }
    </style>
   
    <script type="text/javascript">
        var chart; // Диаграмма
        // Создаем диаграмму
        function createChart() {
            // Создаем массивы значений для рядов данных
            var data0 = [-10, 10, -20, 20, -30];
            var data1 = [-20, 20, -30, 30, -40];
            var data2 = [-30, 30, -40, 40, -50];
            var data3 = [-40, 40, -50, 50, -60];
            var data4 = [-50, 50, -60, 60, -70];
            var trendData = [10, 20, 30, 40, 50];
            // Создаем массив с цветовыми значениями
            var colors = ["rgb(192,217,253)", "rgb(163,200,252)", "rgb(134,183,251)",
            "rgb(96,161,250)", "rgb(192,142,204)", "rgb(192,107,188)"
            ];
            // Диаграмма
             chart = new PP. Ui.Chart({
                Width: 600, // Ширина диаграммы
                Height: 500, // Высота диаграммы
                // Отступы диаграммы
                PaddingLeft: 15,
                PaddingRight: 20,
                PaddingTop: 30,
                PaddingBottom: 40,
                UseSoftPadding: false, // Признак использования альтернативного расчета отступов
                ParentNode: "chart", // Родительский элемент
                Type: "Column", // Тип диаграммы
                ToolTip:{},
                AlternateColumnPadding: true,
                PointPadding: -0.2,
                ExcludeInvisibleSeries: true, // Признак необходимости исключения невидимых рядов данных из расчетов
                // Ряды данных
                "Series": [{ // Ряд 1
                    "Name": "Австралия", // Наименование ряда
 
                    "Data": data0, // Массив значений
                    "Color": colors[0], // Цвет
                    "LineColor": colors[1], // Цвет линий
                    "LineWidth": 4, // Толщина линий
                    "ShowInLegend": false, // Признак отображения ряда в легенде
                    "IsVisible": true // Признак видимости ряда
                }, { // Ряд 2
                    "Name": "Азия",
                    "Data": data1,
                    "Color": colors[1],
                    "LineColor": colors[2],
                    "LineWidth": 4,
                    "ShowInLegend": true
                }, { // Ряд 3
                    "Name": "Африка",
                    "Data": data2,
                    "Color": colors[2],
                    "LineColor": colors[3],
                    "LineWidth": 4,
                    "ShowInLegend": true
                }, { // Ряд 4
                     "Name": "Европа",
                    "Data": data3,
                    "Color": colors[3],
                    "LineColor": colors[4],
                    "LineWidth": 4,
                    "ShowInLegend": true
                }, { // Ряд 5
                    "Name": "С.  Америка",
                    "Data": data4,
                    "Color": colors[4],
                    "LineColor": colors[5],
                    "LineWidth": 4,
                    "ShowInLegend": true
                }, {
                    // Линия тренда
                    "Type": "Line", // Тип ряда
                    "Name": "Тренд",
                    "Data": trendData,
                    "Color": colors[4],
                    "LineColor": colors[5],
 
                    "LineWidth": 2,
                    "ShowInLegend": false,
                    "Trend": true
                }],
                // Ось категорий
                "XAxis": {
                    "Categories": ["2001", "2002", "2003", "2004", "2005"], // Массив категорий
                    // Настройки подписей
                    "Labels": {
                        "Enabled": true
                    }
                },
                // Ось значений
                "YAxis": {
                    "Labels": {
                        "Enabled": true
                    }, // Настройки подписей
                    "Max": 110, // Максимальное значение
                    "Min": -110, // Минимальное значение
                },
                // Дополнительная ось значений
                "YSAxis": {
                    "Enabled": false // Признак активности оси
                 },
                // Область отрисовки диаграммы
                "PlotArea": {},
                // Легенда диаграммы
                "Legend": {
                    CellSpacing: 60 // Отступы между элементами легенды
                },
                // Заголовок диаграммы
                "Title": {
                    "Text": "Диаграмма"
                }
            })
        }
    </script>
</head>
<body onload="createChart()">
    <div></div>
</body>
</html>

В результате выполнения примера на html-странице будет размещен компонент Chart в виде гистограммы с легендой:

Создание гистограмм, графиков и диаграмм с областями в PowerPoint

7. 1
Гистограмма и гистограмма с накоплением
7.2
Диаграмма с группировкой
7.3
100%–диаграмма
7.4
График
7.5
Пределы погрешностей
7.6
Диаграмма с областями 100%-диаграмма с областями
7.7
Смешанная диаграмма

7.1 Гистограмма и гистограмма с накоплением

Значок в меню «Элементы»:

В think-cell нет отличия между простыми гистограммами и гистограммами с накоплением. Если вы хотите создать простую гистограмму, введите только один ряд (одну строку) данных в таблице. Чтобы быстро ознакомиться с гистограммами, изучите пример в главе Введение в создание диаграмм.

Линейчатые диаграммы в think-cell — это просто повернутые гистограммы, которые можно использовать точно так же. Кроме того, вы можете создавать диаграммы-бабочки, размещая две линейчатые диаграммы рядом друг с другом. Для это примените функции поворота (см. раздел Поворот и переворот элементов) и масштаба (см. раздел Такой же масштаб). Затем удалите метки категории для одной из диаграмм.

Инструкции по созданию диаграммы с накоплением и группировкой см. в разделе Диаграмма с группировкой.

Чтобы изменить ширину столбца, выберите сегмент и перетащите один из маркеров к половине высоты столбца.

В подсказке отображается полученный во время перетаскивания промежуток. Чем шире столбец, тем меньше промежуток и наоборот, так как ширина диаграммы не меняется при изменении ширины столбцов.

Ширина промежутка отображается как процент от ширины столбца, то есть 50 % означает, что ширина каждого промежутка равна половине ширине столбца.

Изменение ширины одного столбца приведет к изменению ширины всех других столбцов. Ширина всех столбцов всегда одинакова. Сведения о диаграмме с различной шириной столбцов, которая зависит от данных, см. в разделе Диаграмма Mekko. Сведения о том, как сделать отдельные промежутки шире, см. в разделе Промежуток между категориями.

7.2 Диаграмма с группировкой

Значок в меню «Элементы»:

Диаграмма с группировкой — это вариант гистограммы с накоплением, в которой сегменты расположены рядом друг с другом.

Диаграмму с группировкой можно объединить с графиком, выбрав сегмент с рядом и выбрав параметр График в элементе управления типом диаграммы этого ряда.

Чтобы разместить группы сегментов рядом, можно создать диаграмму с накоплением и группировкой.

Чтобы создать диаграмму с накоплением и группировкой, выполните следующие действия.

  1. Вставьте диаграмму с накоплением.
  2. Выберите сегмент и перетащите маркер ширины столбца на половину высоты столбца, пока в подсказке не появится строка «Промежуток 0 %».
  3. Нажмите на базовую линию, где требуется вставить промежуток, и перетащите стрелку вправо, пока в подсказке не появится строка «Промежуток категории 1». Эти действия необходимо повторить для всех кластеров.

Если число столбиков в кластере четное, метку нельзя выровнять по центру для всего кластера. В этом случае используйте текстовое поле PowerPoint в качестве метки.

7.3 100%–диаграмма

Значок в меню «Элементы»:

100%-диаграмма — это вариант гистограммы с накоплением, в которой все столбцы обычно дополняются до одинаковой высоты (например, до 100 %). Метки 100%-диаграммы поддерживают свойство содержимого метки, которое позволяет выбрать, будут ли отображаться абсолютные значения, проценты или и то, и другое (Содержимое меток).

С помощью think-cell можно создавать 100%-диаграммы, значения столбцов которой необязательно равно 100 %. Если итоговое значение столбца не равно 100 %, он отображается соответствующим образом. Дополнительные сведения о заполнении таблицы см. в разделе Абсолютные и относительные значения.

7.4 График

Значок в меню «Элементы»:

В графике (также называемом профилограммой при повороте на 90°) для связи точек данных, принадлежащих к одному ряду, используются линии. Внешний вид графика определяют элементы управления схемой линий, типом линии и фигурой маркера на перемещаемой панели инструментов. Дополнительные сведения об этих элементах управления см. в разделе Форматирование и стили. Метки для точек данных по умолчанию не отображаются, но их можно включить с помощью кнопки  Добавить метку точки в контекстном меню графика.

Если значения категории графика — это строго увеличивающиеся числа или даты и их можно интерпретировать таким образом в соответствии с форматом числа метки оси, тогда ось X автоматически изменится на ось значений (см. раздел Ось значений). Если используются даты, формат даты можно изменить, выбрав все метки категорий (см. раздел Множественный выбор) и введя формат в элементе управления (см. раздел Коды форматов дат). Чтобы отобразить больше меток, чем помещается по горизонтали, можно использовать поворот меток (см. раздел Поворот метки).

Ось X может переключиться с режима категории на режим значений, только если выполняются следующие условия.

  • Все ячейки категорий в таблице содержат числа, а в качестве формата ячеек Excel выбрано значение Общий или Число либо все ячейки категорий в таблице содержат даты, а в качестве формата ячеек Excel выбрано значение Дата.
  • Числа или даты в ячейках категорий строго увеличиваются слева направо.
  • Для оси Y не включен параметр Клетки между категориями (см. раздел Размещение оси значений). Если только это требование мешает перейти в режим оси значений, вы можете использовать параметр  Сделать осью значений в контекстном меню оси, чтобы включить параметр Клетки на категориях и тем самым включить режим оси значений.

На графике также может отображаться вторая ось значений Y. Дополнительные сведения см. в разделе Вторая ось.

Если выбран параметр Использовать функцию «Заполнять сверху» Excel (см. раздел Цветовая схема), цвет заливки в параметрах форматирования Excel используется следующим образом.

  • Цвет заливки ячейки, содержащей имя ряда, определяет цвет линии.
  • Цвет заливки ячейки каждой точки данных определяет цвет этой точки данных.

7.

4.1 Сглаженные линии

Если вы хотите, чтобы линии на графике были сглажены, включите этот параметр. Сначала нажмите правой кнопкой мыши на нужную линию, а затем нажмите кнопку  Преобразовать в гладкий график.

7.4.2 Интерполяция

На графиках, диаграммах с областями и 100%-диаграммах кнопку  Интерполировать можно использовать для отображения диаграммы с линейной интерполяцией всех отсутствующих в ряду данных значений. На графиках интерполяцию можно включить и отключить для отдельных рядов на диаграмме. На диаграммах с областями ее можно использовать только для всей диаграммы, так как ряды расположены друг над другом.

7.5 Пределы погрешностей

Пределы погрешностей можно использовать для обозначения отклонений на графиках и диаграммах с накоплением. С помощью пределов погрешностей можно создать следующую диаграмму.

  1. Создайте график с тремя рядами данных. Первый ряд обозначает верхнее отклонение, второй ряд — среднее отклонение, а третий ряд — нижнее отклонение.
  2. Щелкните правой кнопкой мыши центральную линию и выберите  Добавить пределы погрешностей в контекстном меню.
  3. Удалите метки для верхнего и нижнего ряда.

Выберите один из пределов погрешностей, чтобы изменить фигуру и цвет маркера для верхнего и нижнего отклонения, а также тип линии для всех пределов погрешностей. Вы также можете выбрать отдельный маркер предела погрешностей, чтобы изменить только его свойства.

При выборе предела погрешностей на каждом его конце появляется маркер. Их можно перетащить, чтобы выбрать, какие линии должны охватывать пределы погрешностей. Вы также можете отобразить интервалы вместо отклонений вокруг центрального значения, если предел погрешностей будет охватывать только две смежные линии.

7.5.1 Диаграмма футбольного поля

Используя поворачиваемый график и строки погрешностей можно создавать диаграммы футбольного поля. Их можно использовать для визуализации низких и высоких значений элемента и разброса между ними.

Для создания диаграммы футбольного поля:

  1. создайте поворачиваемый вправо график (профилограмму)
  2. Введите нижние и верхние значения в таблице
  3. Выберите линии для низких и высоких значений
  4. Щелкните правой кнопкой мыши и выберите Добавить строки погрешностей в контекстном меню think-cell.
  5. Выберите одну строку погрешностей и отформатируйте, как нужно, строку и точки данных для низких и высоких значений. Обычно идет переключение на толстую строку погрешностей, например, 6 пт в графиках футбольного поля.
  6. Правой кнопкой мыши щелкните фон диаграммы и выберите Добавить линии сетки из контекстного меню. Чтобы задать им всем стиль, выберите любую из них и нажмите Ctrl+A, чтобы выбрать все. Затем можно выбрать варианты форматирования из плавающей панели инструментов, например, более светлый цвет.
  7. Перетащите ось значений вверх, чтобы первый столбик не был поверх нее.

Используя больше двух рядов и добавляя несколько строк погрешностей между парами, можно создавать более сложные диаграммы футбольного поля. Например, можно добавить третий ряд со средними значениями и добавить две строки погрешностей разного цвета над и под ним.

7.6 Диаграмма с областями 100%-диаграмма с областями

7.6.1 Диаграмма с областями

Значок в меню «Элементы»:

Диаграмма с областями можно представить графиком с накоплением, в котором точки данных представляют сумму значений категорий, а не отдельные значения. Внешний вид диаграмм с областями настраивается с помощью элемента управления цветовой схемой. Метки для точек данных по умолчанию не отображаются, но их можно включить с помощью кнопки  Добавить метку точки в контекстном меню диаграммы с областями. Кнопку  Добавить итоги в контекстном меню диаграммы с областями можно использовать для отображения меток с итоговыми значениями. Вы можете включить линейную интерполяцию, нажав кнопку  Интерполировать (см. раздел Интерполяция).

Если выбран параметр Использовать функцию «Заполнять сверху» Excel (см. раздел Цветовая схема), цвет заливки Excel для ячейки метки ряда определяет цвет заливки области этого ряда.

7.6.2 100%-диаграмма с областями

Значок в меню «Элементы»:

100%-диаграмма с областями — это вариант диаграммы с областями, в которой сумма всех значений в категории обычно представляет 100 %. Если сумма значений в категории отличается от 100 %, то диаграмма будет отображаться соответствующим образом. Дополнительные сведения об указании значении данных см. в разделе Абсолютные и относительные значения. В метках 100%-диаграммы с областями могут отображаться абсолютные значения, проценты или и то, и другое (Содержимое меток). Вы можете включить линейную интерполяцию, нажав кнопку  Интерполировать (см. раздел Интерполяция).

7.7 Смешанная диаграмма

Значок в меню «Элементы»:

Смешанная диаграмма объединяет сегменты графика и гистограммы на одной диаграмме. В разделах График и Гистограмма и гистограмма с накоплением подробно описывается использование таких сегментов.

Чтобы преобразовать ряд сегментов, просто выделите линию и выберите параметр Сегменты стека в элементе управления типом диаграммы (см. раздел Тип диаграммы). Чтобы преобразовать сегменты в линию, просто выделите сегмент ряда и выберите параметр Линия в элементе управления типом диаграммы. У источников данных графиков, диаграмм с накоплением и смешанных диаграмм одинаковый формат.

Эту функцию можно использовать в гистограммах с накоплением и группировкой, а также в графиках.

R hist() для создания гистограмм (с многочисленными примерами)

В этой статье вы научитесь использовать функцию hist() для создания гистограмм в программировании на R с помощью многочисленных примеров.

Гистограмму можно создать с помощью функции hist() языка программирования R. Эта функция принимает вектор значений, для которых строится гистограмма.

Давайте воспользуемся встроенным набором данных качества воздуха , который содержит ежедневных измерений качества воздуха в Нью-Йорке с мая по 19 сентября.73. Документация -Р.

 > ул (качество воздуха)
'data.frame': 153 наблюдателя. из 6 переменных:
$ Озон: int 41 36 12 18 NA 28 23 19 8 NA ...
$ Solar.R: int 190 118 149 313 NA NA 299 99 19 194 ...
$ Ветер: число 7,4 8 12,6 11,5 14,3 14,9 8,6 13,8 20,1 8,6 ...
$ Temp: int 67 72 74 62 56 66 65 59 61 69 ... 
$ Месяц: int 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ...
$ День: целое 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

Мы будем использовать параметр температуры, который имеет 154 наблюдения в градусах Фаренгейта.

Пример 1: простая гистограмма 

 Температура <- качество воздуха$Temp
история (температура)

Выше мы видим, что имеется 9 ячеек с равноотстоящими разрывами. В этом случае высота ячейки равна количеству наблюдений, попадающих в эту ячейку.

Мы можем передать дополнительные параметры, чтобы управлять тем, как выглядит наш график. Вы можете прочитать о них в разделе помощи ?hist .

Некоторые из часто используемых, main для присвоения заголовка, xlab и ylab для предоставления меток осей, xlim и ylim для указания диапазона осей, col для определения цвета и т. д.

Кроме того, с аргументом freq=FALSE мы можем получить распределение вероятностей вместо частоты.

Пример 2: Гистограмма с добавленными параметрами 

 # гистограмма с добавленными параметрами
история(температура,
main="Максимальная дневная температура в аэропорту Ла Гуардиа",
xlab="Температура в градусах Фаренгейта",
хлим=с(50 100),
col="темно-пурпурный",
частота=ЛОЖЬ
)

Обратите внимание, что ось y обозначена плотностью, а не частотой. В этом случае общая площадь гистограммы равна 1,

.

Возвращаемое значение функции hist()

Функция hist() возвращает список из 6 компонентов.

 > ч <- история (температура)
> ч
$ перерывы
[1] 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
$количество
[1] 8 10 15 19 33 34 20 12 2
$плотность
[1] 0,010457516 0,013071895 0,019607843 0,024836601 0,043137255
[6] 0,044444444 0,026143791 0,015686275 0,002614379
$ средние
[1] 57,5 ​​62,5 67,5 72,5 77,5 82,5 87,5 92,5 97,5
$xname
[1] «Температура»
$эквидист
[1] ИСТИНА
атрибут(,"класс")
[1] "гистограмма"

Мы видим, что объект класса возвращает гистограмму , которая имеет:

  • разрывы -места возникновения разрывов,
  • counts - количество наблюдений, попадающих в эту ячейку,
  • плотность - плотность ячеек, средины - середины ячеек,
  • xname - имя аргумента x и
  • эквидист - логическое значение, указывающее, являются ли разрывы равными или нет.

Мы можем использовать эти значения для дальнейшей обработки.

Например, в следующем примере мы используем возвращаемые значения для размещения счетчиков поверх каждой ячейки с помощью функции text() .

Пример 3. Использование возвращаемых значений гистограммы для меток с использованием text() 

 ч <- истор (Температура, ylim = c (0,40))
текст (h $ mids, h $ counts, labels = h $ counts, adj = c (0,5, -0,5))

Определение количества перерывов

С помощью аргумента breaks мы можем указать количество ячеек в гистограмме. Однако это число является всего лишь предложением.

R рассчитывает наилучшее количество ячеек с учетом этого предложения. Ниже приведены две гистограммы для одних и тех же данных с разным количеством ячеек.

Пример 4: гистограмма с разными интервалами 

 гист(Температура, перерывы=4, main="С перерывами=4")
hist(Температура, перерывы=20, main="С перерывами=20")

На приведенном выше рисунке мы видим, что фактическое количество нанесенных на график ячеек больше, чем мы указали.

Мы также можем определить точки останова между ячейками в виде вектора. Это позволяет построить гистограмму с неравными интервалами. В таком случае площадь ячейки пропорциональна количеству наблюдений, попадающих внутрь этой ячейки.

Пример 5: гистограмма с неравномерной шириной 

 гист(температура,
main="Максимальная дневная температура в аэропорту Ла Гуардиа",
xlab="Температура в градусах Фаренгейта",
хлим=с(50 100),
кол = "шоколад",
граница = "коричневый",
перерывы=с(55,60,70,75,80,100)
)

  • ПРЕДЫДУЩАЯ
    R Бар Участок
  • СЛЕДУЮЩИЙ
    R Круговая диаграмма

Гистограммы Matplotlib

❮ Предыдущая Далее ❯

Гистограмма

Гистограмма представляет собой график, показывающий частотных распределений.

Это график, показывающий количество наблюдений в каждом заданном интервале.

Пример: Скажем, вы запрашиваете высоту 250 человек, вы может получиться такая гистограмма:

Из гистограммы видно, что примерно:

2 человека ростом от 140 до 145 см
5 человек ростом от 145 до 150 см
15 человек ростом от 151 до 156 см
31 человек от 157 до 162 см
46 человек от 163 до 168 см
53 люди от 168 до 173см
45 человек от 173 до 178см
28 человек от 179 до 184см
21 человек от 185 до 190см
4 человека от 190 до 195см

Создать гистограмму

В Matplotlib мы используем функция hist() для создавать гистограммы.

Функция hist() будет использовать массив числа для создания гистограммы, массив отправляется в функцию как аргумент.

Для простоты мы используем NumPy для случайной генерации массива с 250 значениями, где значения будут сосредоточены вокруг 170, а стандартное отклонение равно 10. Узнайте больше о обычных данных Распределение в нашем машинном обучении Руководство.

Пример

Нормальное распределение данных с помощью NumPy:

импортировать numpy как np

x = np.random.normal(170, 10, 250)

print(x)

Результат:

Это сгенерирует случайный результат и может выглядеть так:

  [167,62255766 175,32495609 152,84661337 165,50264047 163,17457988
   162,29867872 172,83638413 168,67303667 164,57361342 180,81120541
   170,57782187 167,53075749 176,15356275 176,95378312 158,4125473
   187,8842668 159,03730075 166,69284332 160,73882029 152,22378865
   164.01255164 163,95288674 176,58146832 173,19849526 169,40206527
   166,88861903 149,90348576 148,39039643 177,90349066 166,72462233
   177,44776004 170,93335636 173,26312881 174,76534435 162,28791953
   166,77301551 160,53785202 170,67972019 159,11594186 165,36992993
   178,38979253 171,52158489 173,32636678 159,63894401 151,95735707
   175,71274153 165,00458544 164,80607211 177,50988211 149,28106703
   179,43586267 181,98365273 170,98196794 179,1093176 176,91855744
   168,32092784 162,33939782 165,18364866 160,52300507 174,14316386
   163. 01947601 172.01767945 173.33491959 169.75842718 198.04834503
   192,82490521 164,54557943 206,36247244 165,47748898 195,26377975
   164.37569092 156.15175531 162.15564208 179.34100362 167.22138242
   147,23667125 162,86940215 167,84986671 172,99302505 166,77279814
   196,6137667 159,7
41 166,5840824 170,68645637 165,62204521
   174,5559345 165,0079216 187,92545129 166,86186393 179,78383824
   161.0973573 167.44890343 157.38075812 151.35412246 171.3107829
   162,57149341 182,49985133 163,24700057 168,72639903 169.05309467
   167,19232875 161,06405208 176,87667712 165,48750185 179,68799986
   158,7913483 170,22465411 182,66432721 173,5675715 176,85646836
   157,31299754 174,88959677 183,78323508 174,36814558 182,55474697
   180.03359793 180.53094948 161.09560099 172.29179934 161.22665588
   171,88382477 159,04626132 169,43886536 163,75793589 157,73710983
   174,68921523 176,19843414 167,39315397 181,17128255 174,2674597
   186.05053154 177.06516302 171.78523683 166.14875436 163.31607668
   174. 01429569 194,98819875 169,75129209 164,25748789 180,25773528
   170,44784934 157,81966006 171,33315907 174,71390637 160,55423274
   163,92896899 177,29159542 168,30674234 165,42853878 176,46256226
   162,61719142 166,60810831 165,83648812 184,83238352 188,99833856
   161.3054697 175.30396693 175.28109026 171.54765201 162.08762813
   164,53011089 189,86213299 170,83784593 163,25869004 198,68079225
   166,95154328 152,03381334 152,25444225 149,75522816 161,79200594
   162.13535052 183.37298831 165.40405341 155.59224806 172.68678385
   179,35359654 174,19668349 163,46176882 168,26621173 162,97527574
   192,80170974 151,29673582 178,65251432 163,17266558 165,11172588
   183.11107905 169.69556831 166.35149789 178.74419135 166.28562032
   169,96465166 178,24368042 175,3035525 170,16496554 158,80682882
   187.10006553 178.90542991 171.65790645 183.19289193 168.17446717
   155,84544031 177,96091745 186,28887898 187,89867406 163,26716924
   169,71242393 152,9410412 158,68101969 171,12655559 178,1482624
   187. 45272185 173.02872935 163,8047623 169,95676819 179,36887054
   157.01955088 185.58143864 170.19037101 157.221245 168.90639755
   178.7045601 168.64074373 172.37416382 165.61890535 163.40873027
   168,98683006 149,48186389 172,20815568 172,82947206 173,71584064
   189,42642762 172,79575803 177,00005573 169,24498561 171,55576698
   161.36400372 176.47928342 163.02642822 165.09656415 186.70951892
   153,27990317 165,59289527 180,34566865 189,19506385 183,10723435
   173.48070474 170.28701875 157.24642079 157.9096498 176.4248199 ]

Попробуйте сами »

Функция hist() прочитает массив и создаст гистограмму:

Пример

Простая гистограмма:

импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np

x = np.random.normal(170, 10, 250)

plt.hist(x)
plt.show()

Результат:

Попробуйте сами »

❮ Предыдущая Следующий ❯


ВЫБОР ЦВЕТА

Лучшие учебники
Учебное пособие по HTML
Учебное пособие по CSS
Учебное пособие по JavaScript
Учебное пособие
Учебное пособие по SQL
Учебное пособие по Python
Учебное пособие по W3. CSS
Учебное пособие по Bootstrap
Учебное пособие по PHP
Учебное пособие по Java
Учебное пособие по C++
Учебное пособие по jQuery

902 Справочник Справочник по HTML
Справочник по CSS
Справочник по JavaScript
Справочник по SQL
Справочник по Python
Справочник по W3.CSS
Справочник по Bootstrap
Справочник по PHP
Цвета HTML
Справочник по Java
Справочник по Angular
Справочник по jQuery

Основные примеры
Примеры HTML
Примеры CSS
Примеры JavaScript
Примеры инструкций
Примеры SQL
Примеры Python
Примеры W3.CSS
Примеры Bootstrap
Примеры PHP
Примеры Java
Примеры XML
Примеры jQuery

FORUM | О

W3Schools оптимизирован для обучения и обучения. Примеры могут быть упрощены для улучшения чтения и обучения. Учебники, ссылки и примеры постоянно пересматриваются, чтобы избежать ошибок, но мы не можем гарантировать полную правильность всего содержания.

Пример гистограммы: Семь основных инструментов контроля качества

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Пролистать наверх