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简而言之，图形选择通常是最常用的图形是线图，风扇形状和条形图。它们的功能简单地总结了：
折叠线图：指示更改；
粉丝图：指示各种类型分布的比例；
条形图：指示特定值；
接下来要说的直方图以形式的形式显示。在统计数据中，直方图（英语：直方图）是数据分布情况的图形表示。
以下显示了Python的直线图的几种方法。这是三个包：Matplotlib，Pandas，Seanborn。
1.使用matplotlib.pyplot.Hist Fun
2.使用pandas.dataframe.plot.hist功能
3.使用pandas.dataframe.hist功能
4.使用Seaborn.DistPlot功能
这里
范围：
返回值：
真实场景的模拟：通过分析评分，我们排名1,000个客户。排名越高，客户越好。为了在这1,000个客户中找到200个客户的位置，使用了直方图比较。下面使用的数据是模拟场景。随机结果排名相对落后，因此这些客户的质量不高：
历史：
matplotlib中国乱码：
上课介绍了列图和条形图。本课程将介绍其他几个统计图表。
盒子图有多种翻译，框胡须图，框图，框形图表或框图，框图等。无论如何，其基本结构是：
这张照片是由著名的美国统计学家约翰·图基（John Tukey）发明的。1977年，它可以显示一组有关上限，下限，中值以及上和下数序的数据。
为了更深入地理解框图的含义，假设有一组数据：[1，3，5，8，10,11，16，98]，有8个数字。
首先，您必须在框图中计算“四分之一数字”。请注意，它不是4个数字：
对于已经排序的数据[1、3、5、8、10、11、11、16、98]，下一季度（Q1）的位置为2.25，从小到大。当然，此数字不存在 - 如果它是第二或第三，则存在。但是，您可以使用以下原则来计算该位置的值。
四边形数字等于位置两侧的两个整数的加权平均值。该重量取决于从两侧的整数距离的距离。距离越近，重量越大，距离越远，重量越小，重量的重量越小。平等1。
基于此原理，可以单独计算该示例中数列的三个四边形数字。
基于此计算，可以进一步计算四分之一F范围以及上限和下限的值。
首先查看一个简单的示例以了解基本过程。
输出结果：
在此处绘制两个框图，一个没有显示平均值，另一个显示平均值。所使用的方法是Boxplot。完整的参数列表是：
有很多参数，不必担心内存，更不用说理解问题了。首先，许多参数可以是“看正义”，然后与其他方法的参数（函数）具有相同的含义前。
输出结果：
SO称为“凹槽”并不是一个简单的形状变化。左右折叠线的上限间隔表示数据分布的置信区间。水平线仍然是上限和下限。
给定序列t：
Hist = {}
对于x中的x：
hist [x] = hist.get（x，0）+1
获得的结果是词典，该字典将值映射到其频率。
n =流（len（t））
pmf = {}
对于X，history.items（）的freq：
PMF [x] = freq/n
结论：以上是Python直接绘制Python首席CTO笔记提出的直接图纸的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想进一步了解这一点，请记住收集并关注此网站。