在matplotlib.pyplot中绘制直方图的方法

在matplotlib.pyplot中，绘制直方图的方法主要是使用hist()函数。hist()函数可以接受一维数组或者多维数组作为输入，并将数据分成若干个区间，统计每个区间内数据的频数，并将结果绘制成直方图。

下面是一个使用例子，假设我们有一组学生的考试成绩数据，我们要绘制出成绩的直方图。

首先，我们需要导入matplotlib.pyplot库，并生成一组随机的学生考试成绩数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
scores = np.random.randint(0, 100, 100)

接下来，我们使用hist()函数绘制直方图。

# 绘制直方图
plt.hist(scores, bins=10, color='skyblue')

在hist()函数中，scores是我们的成绩数据，bins参数是我们将数据分成的区间数，这里选取了10个区间，color参数指定了直方图的颜色。

然后，我们可以添加一些其他的设置，如标题、标签和分割线。

# 添加标题和标签
plt.title("Distribution of Exam Scores")
plt.xlabel("Score")
plt.ylabel("Frequency")

# 添加垂直分割线
plt.axvline(np.mean(scores), color='red', linestyle='dashed', linewidth=1)

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，title()函数设置了标题，xlabel()和ylabel()函数设置了x轴和y轴的标签。axvline()函数添加了一条垂直的分割线，用于表示平均分，参数color指定了线的颜色，linestyle指定了线的样式，linewidth指定了线的宽度。

最后，使用show()函数显示图形。

完整的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
scores = np.random.randint(0, 100, 100)

# 绘制直方图
plt.hist(scores, bins=10, color='skyblue')

# 添加标题和标签
plt.title("Distribution of Exam Scores")
plt.xlabel("Score")
plt.ylabel("Frequency")

# 添加垂直分割线
plt.axvline(np.mean(scores), color='red', linestyle='dashed', linewidth=1)

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，就可以得到学生考试成绩的直方图。直方图将成绩区间分成10个区间，统计了每个区间内的频数，并用柱状图表示出来。垂直的分割线表示平均分的位置。

需要注意的是，直方图只能绘制数值型的数据，不能绘制非数值型的数据。另外，使用hist()函数时，如果没有指定bins参数，默认将数据分成10个区间。