Seaborn histplot()：创建直方图（附带实例）

在 Seaborn 中可以使用 histplot() 函数创建直方图。直方图又称为质量分布图，主要用于展示数据在各个区间的分布情况。

直方图的外观与柱形图非常相似，但是它们存在以下几个区别：

• 直方图中的柱形表示数据在各个区间出现的次数，柱形图中的柱形表示数据的大小；
• 直方图中所有柱形之间是紧密相连的，它们之间没有空隙。柱形图中所有柱形之间都存在空隙；
• 直方图表示连续型数据，柱形图表示离散型数据。

创建自动分组的直方图

使用 histplot() 函数创建直方图时，Seaborn 会自动对数据进行分组，并统计各个区间的数据个数。为 histplot() 函数指定 bins 参数，并将其值设置为一个整数时，表示为数据划分的区间数量，每个区间的左右边界由 Seaborn 自动确定。

分析下面的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
x = [1, 3, 10, 12, 16, 25, 27, 31, 33, 36, 45, 52, 56]
sns.histplot(x=x, bins=5)
plt.show()

程序将创建如下图所示的直方图：


根据数据中的最小值和最大值，自动将所有数据划分为 5 个区间，并统计每个区间的数据个数。

创建手动分组的直方图

为了获得更准确的区间，通常需要手动分组，只需将表示每个区间边界的值以列表的形式设置给 bins 参数，Seaborn 就会自动创建各个区间：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
x = [1, 3, 10, 12, 16, 25, 27, 31, 33, 36, 45, 52, 56]
bins = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60]
sns.histplot(x=x, bins=bins)
plt.show()

效果如下图所示：