直方图(对直方图的全面理解)
条形图是目前使用最广泛的图表之一，几乎每天都可以在电子产品上看到。它的分类是什么？可以显示哪些数据关系？如何用Python绘图？这篇文章将带你一个一个地看完。
作者:瞿熙凤，资深Python工程师，知乎专栏作家。
来源:华章科技
01概述
直方图是以矩形长度为变量的表达式图的统计报表。一系列不同高度的垂直条纹表示数据分布，用于比较两个或多个值(在不同时间或不同条件下)。只有一个变量，通常用于分析较小的数据集。
直方图也可以水平排列或多维表达。主要用于数据统计和分析。早期主要用于数理统计学科，直方图用于表示数码相机的曝光值。到目前为止，它已经得到了广泛的应用，如现代电子产品的分析和测试以及一些软件，如计算机、数码相机的显示器和Photoshop。
1.基本直方图
常用基本直方图来比较数值，数值的使用非常广泛，比如科比在不同赛季的得分，不同游戏应用的下载量，不同时期手机上综合搜索用户的规模等等。图2-33显示了不同种类水果的销售情况。
▲图2-33基本直方图
需要注意的是，使用垂直直方图的分类太多，如图2-34所示。
▲图2-34垂直直方图
此时，您需要使用水平直方图，如图2-35所示。
▲图2-35水平直方图
2.分组直方图
分组直方图，也称为聚合直方图。当用户需要在同一轴上显示每个类别下的不同组时，需要使用组直方图。
与直方图类似，列的高度用于映射和比较数据值。每个分组中的列使用不同的颜色或相同颜色的不同透明方式来区分每个分类，并且每个分组之间需要保持间隔。
分组直方图通常用于比较不同组之间的数据，这些组都包含相同分类的数据。比如展示了改革开放以来城乡人口的变化，对比了不同游戏公司的休闲、益智、格斗类app的下载量。图2-36对比了2015年至2017年不同水果的销量。
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