利用matplotlib.cbook绘制直方图

matplotlib.cbook模块是Matplotlib中的一个工具模块，其中包含了一些用于数据处理和绘图的函数。其中之一是histogram函数，可以用来绘制直方图。

直方图是一种重要的统计图表，用于表示数据的分布情况。它将数据分成若干个区间（也称为“箱子”），并计算每个区间内数据的数量或频数。直方图可以帮助我们了解数据的分布形态、集中度和离散度等信息。

下面通过一个例子来演示我们如何使用matplotlib.cbook模块中的histogram函数绘制直方图。

首先，我们需要导入相关的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.cbook import histogram

然后，我们随机生成一组样本数据。这里我们使用numpy.random.rand函数生成100个在0到1之间的随机数：

np.random.seed(0)
data = np.random.rand(100)

接下来，我们需要确定直方图的区间个数。matplotlib.cbook.histogram函数提供了两种方法来确定区间个数：auto和fd。auto方法会自动选择最合适的区间个数，而fd方法采用Freedman-Diaconis准则来选择区间个数。

我们选择使用auto方法，并将选择的区间个数存储在变量bins中：

bins = histogram(data, bins='auto')[1]

然后，我们使用matplotlib.pyplot.hist函数来绘制直方图。该函数的参数包括绘图数据、区间个数和其他样式相关的参数。我们将直方图的颜色设置为蓝色，边界颜色设置为黑色：

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

最后，我们可以通过matplotlib.pyplot.show函数显示绘制出来的直方图：

plt.show()

完整的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.cbook import histogram

np.random.seed(0)
data = np.random.rand(100)

bins = histogram(data, bins='auto')[1]

plt.hist(data, bins=bins, color='blue', edgecolor='black')
plt.show()

运行以上代码，我们就可以得到一个绘制好的直方图。

绘制直方图是一项基本的数据分析任务，帮助我们了解数据的分布情况，并从中提取有用的信息。matplotlib.cbook模块中的histogram函数为我们提供了一个方便的工具，可以快速绘制直方图。上述例子仅是其中一种用法，更多功能和参数可以参考官方文档 。