学习记录-10.24
作者：互联网
将counter 的结果转换为字典
直接 dict() 就行
统计list中各个元素出现的次数
直接赋值、浅拷贝和深度拷贝解析
如果想要不改变原来的元素还是需要深拷贝
List列表删除元素（4种方法）
根据目标元素所在位置的索引进行删除，可以使用 del 关键字或者 pop() 方法；
根据元素本身的值进行删除，可使用列表（list类型）提供的 remove() 方法；
将列表中所有元素全部删除，可使用列表（list类型）提供的 clear() 方法。
删除字典元素的4种方法
del 全局方法（能删单一的元素也能清空字典，清空只需一项操作）
pop()方法（删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值）
items()
clear()方法（删除字典内所有元素）
字典创建的几种方法及适用场景
{k:[] for k in range(1,49)} # {1: [], 2: [], 3: [],...}
List sort() 方法
sort() 函数用于对原列表进行排序，如果指定参数，则使用比较函数指定的比较函数。
注意：是直接对原列表进行排序，原列表会被改变的！没有返回值
python数据挖掘
（1）使用NumPy和SciPy进行数值分析
（2）使用Matplotlib进行图分析
（3） 总结
matplotlib.pyplot.hist()功能
用法： matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=’bar’, align=’mid’, orientation=’vertical’, rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, \*, data=None, \*\*kwargs)
参数：此方法接受以下描述的参数：
- x:此参数是数据序列。
- bins:此参数是可选参数，它包含整数，序列或字符串。
- range:此参数是可选参数，它是箱子的上下限。
- density:此参数是可选参数，它包含布尔值。
- weights:此参数是可选参数，并且是一个权重数组，与x的形状相同。
- bottom:此参数是每个容器底部基线的位置。 histtype:此参数是可选参数，用于绘制直方图的类型。 {‘bar’，‘barstacked’，‘step’，‘stepfilled’}
- align:此参数是可选参数，它控制如何绘制直方图。 {‘left’，‘mid’，‘right’}
- rwidth:此参数是可选参数，它是条形图的相对宽度，是箱宽度的一部分
- log:此参数是可选参数，用于将直方图轴设置为对数刻度
- color:此参数是一个可选参数，它是一个颜色规格或一系列颜色规格，每个数据集一个。
- label:此参数是可选参数，它是一个字符串或匹配多个数据集的字符串序列。
- normed:此参数是可选参数，包含布尔值，而是使用density关键字参数。
返回值：这将返回以下内容：
- n:这将返回直方图箱的值。
- 垃圾桶：这将返回箱子的边。
- 补丁：这将返回用于创建直方图的单个补丁的列表。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
# 设置matplotlib正常显示中文和负号
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用黑体显示中文
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常显示负号
# 随机生成（10000,）服从正态分布的数据
data = np.random.randn(10000)
"""
绘制直方图
data:必选参数，绘图数据
bins:直方图的长条形数目，可选项，默认为10
normed:是否将得到的直方图向量归一化，可选项，默认为0，代表不归一化，显示频数。normed=1，表示归一化，显示频率。
facecolor:长条形的颜色
edgecolor:长条形边框的颜色
alpha:透明度
"""
plt.hist(data, bins=40, normed=0, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7)
# 显示横轴标签
plt.xlabel("区间")
# 显示纵轴标签
plt.ylabel("频数/频率")
# 显示图标题
plt.title("频数/频率分布直方图")
plt.show()
标签：None,10.24,记录,matplotlib,学习,直方图,参数,此参数,链接 来源： https://blog.csdn.net/qq_36303923/article/details/120934086