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直方图是一种用于展示数据分布情况的图表，主要用于描述数值型数据的频数分布。以下是直方图的主要作用和适用场景：
展示数据分布： 直方图可用于呈现数值型数据的分布情况，帮助观察者了解数据集中在哪个范围内、是否存在偏斜以及分布的形状
观察数据的集中趋势和离散程度： 通过直方图，你可以直观地看到数据的中心位置（集中趋势）和数据的分散程度（离散程度），从而更好地理解数据的整体特征
识别异常值： 直方图能够帮助你发现数据集中的异常值，即明显偏离主体的数值，这对于数据清理和异常值处理很有帮助
判断数据的对称性： 直方图的形状可以显示数据集的对称性或偏斜程度，有助于了解数据是正态分布还是偏斜分布
比较不同数据集之间的差异： 当你有多个数据集需要比较时，直方图可以清晰地展示它们的分布情况，帮助观察者理解它们之间的差异
确定数据的分组间隔： 在构建直方图时，选择适当的分组间隔对于准确地反映数据分布至关重要
组距：每组数据的分割区域，例如1-5一组5-10一组。我们可以称数据的组距为5
组数：(最大数据-最小数据)/组距 一般会100条数据可分5-12组
hist(data,bins,density)
data 所有的数据
bins 分几组
density 显示概率
xxxxxxxxxxfrom matplotlib import pyplot as pltfrom random import randint
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 1.准备数据data = [randint(1, 100) for _ in range(100)]# 2.绘制图表plt.hist(data,20)xxxxxxxxxx# 1.准备数据data = [randint(1, 100) for _ in range(100)]# 2.绘制图表 修改样式plt.hist(data,20,facecolor='tab:orange',edgecolor='white',alpha=0.5)xxxxxxxxxx# 1.准备数据data = [randint(1, 100) for _ in range(100)]# 2.绘制图表 修改样式plt.hist(data,20,facecolor='tab:orange',edgecolor='white',alpha=0.5)实时学习反馈
1. 直方图最适合用于展示以下哪种情况？
A 时间序列数据的趋势变化
B 不同类别之间的大小比较
C 数值型数据的分布情况
D 数据在不同时间点的对比
答案
1=>C