利用matplotlib.figure绘制直方图的代码示例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 创建一个绘图对象

fig = plt.figure()

# 创建一组随机数据

data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 绘制直方图

plt.hist(data, bins=30, edgecolor='black')

# 设置图表标题和坐标轴标签

plt.title('Histogram')

plt.xlabel('Value')

plt.ylabel('Frequency')

# 显示图表

plt.show()

上面的代码演示了如何使用matplotlib.figure绘制直方图。

首先，我们需要创建一个绘图对象fig，它是直方图的最上层容器。

接下来，我们创建了一组随机数据data，这些数据是从均值为0，标准差为1的正态分布中生成的。

然后，我们使用plt.hist函数绘制直方图。该函数的参数包括要绘制的数据，直方图的柱子数量（bins），以及柱子间的边界颜色（edgecolor）。

最后，我们使用plt.title、plt.xlabel和plt.ylabel函数设置了图表的标题和坐标轴标签。

最后，通过plt.show函数显示了绘制出的直方图。

下面是一个使用matplotlib.figure绘制直方图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个绘图对象
fig = plt.figure()

# 创建两组随机数据
data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(3, 1, 1000)

# 绘制两个直方图
plt.hist(data1, bins=30, edgecolor='black', alpha=0.5, label='Data 1')
plt.hist(data2, bins=30, edgecolor='black', alpha=0.5, label='Data 2')

# 设置图例
plt.legend()

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图表
plt.show()

上述代码中，我们创建了两组随机数据data1和data2，在不同的正态分布上生成。

然后，我们使用plt.hist函数分别绘制了两个直方图。我们通过alpha参数设置了透明度，通过label参数设置了图例的标签。

最后，我们通过plt.legend函数设置图例，并显示了图表的标题和坐标轴标签。

通过运行上述代码，我们可以得到包含两个直方图的图表，并且每个直方图都有对应的图例。图表显示了随机数据在不同分布上的分布情况。