用直方图还是条形图来呈现你的离散数据：图表选择指南

人工智能

2024-01-15 17:39:03

直方图与条形图：深入比较

数据可视化是数据分析和沟通的强大工具。直方图和条形图是两种常用的图表类型，用于表示离散数据的频率。它们具有相似之处，但也有一些关键差异，了解这些差异对于选择正确的图表类型至关重要。

直方图 vs 条形图

1. 数据类型

直方图： 用于表示连续数据，即可以取任何值的数据。
条形图： 用于表示离散数据，即只能取有限数量值的数据。

2. 条形宽度

直方图： 条形宽度表示数据点的范围。
条形图： 条形宽度表示数据点的类别。

3. Y 轴

直方图： Y 轴表示数据点的频率，即给定范围内数据点出现的次数。
条形图： Y 轴表示数据点的数量，即每个类别中数据点的计数。

选择合适的图表类型

选择直方图或条形图时，需要考虑以下因素：

数据的类型： 如果数据是连续的，请使用直方图。如果数据是离散的，请使用条形图。
数据的分布： 如果数据呈正态分布，则直方图是更好的选择。如果数据呈非正态分布，则条形图是更好的选择。
想要传达的信息： 如果想要强调数据点的频率，请使用直方图。如果想要强调数据点的数量，请使用条形图。

使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建直方图和条形图

直方图

Matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 创建直方图
plt.hist(data, bins=10)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Data')
plt.show()

Seaborn：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.normal(0, 1, 100)

# 创建直方图
sns.histplot(data, bins=10)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of Data')
plt.show()

条形图

Matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建条形图
plt.bar(data, range(len(data)))
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Bar Chart of Data')
plt.show()

Seaborn：

import seaborn as sns

# 生成数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 创建条形图
sns.barplot(x=range(len(data)), y=data)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Bar Chart of Data')
plt.show()