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直方圖是一個可以快速展示數據概率分布的工具，直觀易於理解，並深受數據愛好者的喜愛。大家平時可能見到最多就是 matplotlib，seaborn 等高級封裝的庫包，類似以下這樣的繪圖。
本篇博主將要總結一下使用Python繪製直方圖的所有方法，大致可分為三大類（詳細劃分是五類，參照文末總結）：
下面，我們來逐一介紹每種方法的來龍去脈。
當準備用純Python來繪製直方圖的時候，最簡單的想法就是將每個值出現的次數以報告形式展示。這種情況下，使用 字典 來完成這個任務是非常合適的，我們看看下面代碼是如何實現的。
>>> a = (0, 1, 1, 1, 2, 3, 7, 7, 23)
>>> def count_elements(seq) -> dict:
... """Tally elements from `seq`."""
... hist = {}
... for i in seq:
... hist[i] = hist.get(i, 0) + 1
... return hist
>>> counted = count_elements(a)
>>> counted
{0: 1, 1: 3, 2: 1, 3: 1, 7: 2, 23: 1}
我們看到，count_elements() 返回了一個字典，字典裡出現的鍵為目標列表裡面的所有唯一數值，而值為所有數值出現的頻率次數。hist[i] = hist.get(i, 0) + 1 實現了每個數值次數的累積，每次加一。
實際上，這個功能可以用一個Python的標準庫 collection.Counter 類來完成，它兼容Pyhont 字典並覆蓋了字典的 .update() 方法。
>>> from collections import Counter
>>> recounted = Counter(a)
>>> recounted
Counter({0: 1, 1: 3, 3: 1, 2: 1, 7: 2, 23: 1})
可以看到這個方法和前面我們自己實現的方法結果是一樣的，我們也可以通過 collection.Counter 來檢驗兩種方法得到的結果是否相等。
>>> recounted.items() == counted.items()
True
我們利用上面的函數重新再造一個輪子 ASCII_histogram，並最終通過Python的輸出格式format來實現直方圖的展示，代碼如下：
def ascii_histogram(seq) -> None:
"""A horizontal frequency-table/histogram plot."""
counted = count_elements(seq)
for k in sorted(counted):
print('{0:5d} {1}'.format(k, '+' * counted[k]))
這個函數按照數值大小順序進行繪圖，數值出現次數用 (+) 符號表示。在字典上調用 sorted() 將會返回一個按鍵順序排列的列表，然後就可以獲取相應的次數 counted[k] 。
>>> import random
>>> random.seed(1)
>>> vals = [1, 3, 4, 6, 8, 9, 10]
>>>
>>> freq = (random.randint(5, 15) for _ in vals)
>>> data = []
>>> for f, v in zip(freq, vals):
... data.extend([v] * f)
>>> ascii_histogram(data)
1 +++++++
3 ++++++++++++++
4 ++++++
6 +++++++++
8 ++++++
9 ++++++++++++
10 ++++++++++++
這個代碼中，vals內的數值是不重複的，並且每個數值出現的頻數是由我們自己定義的，在5和15之間隨機選擇。然後運用我們上面封裝的函數，就得到了純Python版本的直方圖展示。
總結：純python實現頻數表（非標準直方圖），可直接使用collection.Counter方法實現。
以上是使用純Python來完成的簡單直方圖，但是從數學意義上來看，直方圖是分箱到頻數的一種映射，它可以用來估計變量的概率密度函數的。而上面純Python實現版本只是單純的頻數統計，不是真正意義上的直方圖。
因此，我們從上面實現的簡單直方圖繼續往下進行升級。一個真正的直方圖首先應該是將變量分區域（箱）的，也就是分成不同的區間範圍，然後對每個區間內的觀測值數量進行計數。恰巧，Numpy的直方圖方法就可以做到這點，不僅僅如此，它也是後面將要提到的matplotlib和pandas使用的基礎。
舉個例子，來看一組從拉普拉斯分布上提取出來的浮點型樣本數據。這個分布比標準正態分布擁有更寬的尾部，並有兩個描述參數（location和scale）：
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(444)
>>> np.set_printoptions(precision=3)
>>> d = np.random.laplace(loc=15, scale=3, size=500)
>>> d[:5]
array([18.406, 18.087, 16.004, 16.221, 7.358])
由於這是一個連續型的分布，對於每個單獨的浮點值（即所有的無數個小數位置）並不能做很好的標籤（因為點實在太多了）。但是，你可以將數據做 分箱 處理，然後統計每個箱內觀察值的數量，這就是真正的直方圖所要做的工作。
下面我們看看是如何用Numpy來實現直方圖頻數統計的。
>>> hist, bin_edges = np.histogram(d)
>>> hist
array([ 1, 0, 3, 4, 4, 10, 13, 9, 2, 4])
>>> bin_edges
array([ 3.217, 5.199, 7.181, 9.163, 11.145, 13.127, 15.109, 17.091,
19.073, 21.055, 23.037])
這個結果可能不是很直觀。來說一下，np.histogram() 默認地使用10個相同大小的區間（箱），然後返回一個元組（頻數，分箱的邊界），如上所示。要注意的是：這個邊界的數量是要比分箱數多一個的，可以簡單通過下面代碼證實。
>>> hist.size, bin_edges.size
(10, 11)
那問題來了，Numpy到底是如何進行分箱的呢？只是通過簡單的 np.histogram() 就可以完成了，但具體是如何實現的我們仍然全然不知。下面讓我們來將 np.histogram() 的內部進行解剖，看看到底是如何實現的（以最前面提到的a列表為例）。
>>>
>>> first_edge, last_edge = a.min(), a.max()
>>> n_equal_bins = 10
>>> bin_edges = np.linspace(start=first_edge, stop=last_edge,
... num=n_equal_bins + 1, endpoint=True)
...
>>> bin_edges
array([ 0. , 2.3, 4.6, 6.9, 9.2, 11.5, 13.8, 16.1, 18.4, 20.7, 23. ])
解釋一下：首先獲取a列表的最小值和最大值，然後設置默認的分箱數量，最後使用Numpy的 linspace 方法進行數據段分割。分箱區間的結果也正好與實際吻合，0到23均等分為10份，23/10，那麼每份寬度為2.3。
除了np.histogram之外，還存在其它兩種可以達到同樣功能的方法：np.bincount() 和 np.searchsorted()，下面看看代碼以及比較結果。
>>> bcounts = np.bincount(a)
>>> hist, _ = np.histogram(a, range=(0, a.max()), bins=a.max() + 1)
>>> np.array_equal(hist, bcounts)
True
>>>
>>> dict(zip(np.unique(a), bcounts[bcounts.nonzero()]))
{0: 1, 1: 3, 2: 1, 3: 1, 7: 2, 23: 1}
總結：通過Numpy實現直方圖，可直接使用np.histogram()或者np.bincount()。
從上面的學習，我們看到了如何使用Python的基礎工具搭建一個直方圖，下面我們來看看如何使用更為強大的Python庫包來完成直方圖。Matplotlib基於Numpy的histogram進行了多樣化的封裝並提供了更加完善的可視化功能。
import matplotlib.pyplot as plt
n, bins, patches = plt.hist(x=d, bins='auto', color='#0504aa',
alpha=0.7, rwidth=0.85)
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('My Very Own Histogram')
plt.text(23, 45, r'$\mu=15, b=3$')
maxfreq = n.max()
plt.ylim(ymax=np.ceil(maxfreq / 10) * 10 if maxfreq % 10 else maxfreq + 10)
之前我們的做法是，在x軸上定義了分箱邊界，y軸是相對應的頻數，不難發現我們都是手動定義了分箱的數目。但是在以上的高級方法中，我們可以通過設置 bins='auto' 自動在寫好的兩個算法中擇優選擇並最終算出最適合的分箱數。這裡，算法的目的就是選擇出一個合適的區間（箱）寬度，並生成一個最能代表數據的直方圖來。
如果使用Python的科學計算工具實現，那麼可以使用Pandas的 Series.histogram() ，並通過 matplotlib.pyplot.hist() 來繪製輸入Series的直方圖，如下代碼所示。
import pandas as pd
size, scale = 1000, 10
commutes = pd.Series(np.random.gamma(scale, size=size) ** 1.5)
commutes.plot.hist(grid=True, bins=20, rwidth=0.9,
color='#607c8e')
plt.title('Commute Times for 1,000 Commuters')
plt.xlabel('Counts')
plt.ylabel('Commute Time')
plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
pandas.DataFrame.histogram() 的用法與Series是一樣的，但生成的是對DataFrame數據中的每一列的直方圖。
總結：通過pandas實現直方圖，可使用Seris.plot.hist()，DataFrame.plot.hist()，matplotlib實現直方圖可以用matplotlib.pyplot.hist()。
KDE（Kernel density estimation）是核密度估計的意思，它用來估計隨機變量的概率密度函數，可以將數據變得更平緩。
使用Pandas庫的話，你可以使用 plot.kde() 創建一個核密度的繪圖，plot.kde() 對於 Series和DataFrame數據結構都適用。但是首先，我們先生成兩個不同的數據樣本作為比較（兩個正太分布的樣本）：
>>>
>>> means = 10, 20
>>> stdevs = 4, 2
>>> dist = pd.DataFrame(
... np.random.normal(loc=means, scale=stdevs, size=(1000, 2)),
... columns=['a', 'b'])
>>> dist.agg(['min', 'max', 'mean', 'std']).round(decimals=2)
a b
min -1.57 12.46
max 25.32 26.44
mean 10.12 19.94
std 3.94 1.94
以上看到，我們生成了兩組正態分布樣本，並且通過一些描述性統計參數對兩組數據進行了簡單的對比。現在，我們可以在同一個Matplotlib軸上繪製每個直方圖以及對應的kde，使用pandas的plot.kde()的好處就是：它會自動的將所有列的直方圖和kde都顯示出來，用起來非常方便，具體代碼如下：
fig, ax = plt.subplots()
dist.plot.kde(ax=ax, legend=False, title=
dist.plot.hist(density=True, ax=ax)
ax.set_ylabel(
ax.grid(axis=
ax.set_facecolor(
總結：通過pandas實現kde圖，可使用Seris.plot.kde()，DataFrame.plot.kde()。
一個更高級可視化工具就是Seaborn，它是在matplotlib的基礎上進一步封裝的強大工具。對於直方圖而言，Seaborn有 distplot() 方法，可以將單變量分布的直方圖和kde同時繪製出來，而且使用及其方便，下面是實現代碼（以上面生成的d為例）：
import seaborn as sns
sns.set_style('darkgrid')
sns.distplot(d)
distplot方法默認的會繪製kde，並且該方法提供了 fit 參數，可以根據數據的實際情況自行選擇一個特殊的分布來對應。
sns.distplot(d, fit=stats.laplace, kde=False)
注意這兩個圖微小的區別。第一種情況你是在估計一個未知的概率密度函數(PDF)，而第二種情況是你是知道分布的，並想知道哪些參數可以更好的描述數據。
總結：通過seaborn實現直方圖，可使用seaborn.distplot()，seaborn也有單獨的kde繪圖seaborn.kde()。
除了繪圖工具外，pandas也提供了一個方便的.value_counts() 方法，用來計算一個非空值的直方圖，並將之轉變成一個pandas的series結構，示例如下：
>>> import pandas as pd
>>> data = np.random.choice(np.arange(10), size=10000,
... p=np.linspace(1, 11, 10) / 60)
>>> s = pd.Series(data)
>>> s.value_counts()
9 1831
8 1624
7 1423
6 1323
5 1089
4 888
3 770
2 535
1 347
0 170
dtype: int64
>>> s.value_counts(normalize=True).head()
9 0.1831
8 0.1624
7 0.1423
6 0.1323
5 0.1089
dtype: float64
此外，pandas.cut() 也同樣是一個方便的方法，用來將數據進行強制的分箱。比如說，我們有一些人的年齡數據，並想把這些數據按年齡段進行分類，示例如下：
>>> ages = pd.Series(
... [1, 1, 3, 5, 8, 10, 12, 15, 18, 18, 19, 20, 25, 30, 40, 51, 52])
>>> bins = (0, 10, 13, 18, 21, np.inf)
>>> labels = ('child', 'preteen', 'teen', 'military_age', 'adult')
>>> groups = pd.cut(ages, bins=bins, labels=labels)
>>> groups.value_counts()
child 6
adult 5
teen 3
military_age 2
preteen 1
dtype: int64
>>> pd.concat((ages, groups), axis=1).rename(columns={0: 'age', 1: 'group'})
age group
0 1 child
1 1 child
2 3 child
3 5 child
4 8 child
5 10 child
6 12 preteen
7 15 teen
8 18 teen
9 18 teen
10 19 military_age
11 20 military_age
12 25 adult
13 30 adult
14 40 adult
15 51 adult
16 52 adult
除了使用方便外，更加好的是這些操作最後都會使用 Cython 代碼來完成，在運行速度的效果上也是非常快的。
總結：其它實現直方圖的方法，可使用.value_counts()和pandas.cut()。
至此，我們了解了很多種方法來實現一個直方圖。但是它們各自有什麼有缺點呢？該如何對它們進行選擇呢？當然，一個方法解決所有問題是不存在的，我們也需要根據實際情況而考慮如何選擇，下面是對一些情況下使用方法的一個推薦，僅供參考。
你的情況
推薦使用
備註
有清晰的整數型數據在列表，元組，或者集合的數據結構中，並且你不想引入任何第三方那個庫
標準庫Collection.counter()提供了快速直接的頻數實現方法
這只是頻數的一個表，不存在histogram真正意義上的分箱
大的數組數據，並且你只是想要計算含有分箱的直方圖（無可視化，純數學計算）
Numpy的np.histogram()和np.bincount()對於直方圖的純數學計算時非常有幫助的
更多請查閱np.digitize()
數據存在於在Pandas的Series和DataFrame對象中
Pandas方法，比如， Series.plot.hist()，DataFrame.plot.hist()，Series.value_counts()，and cut()，Series.plot.kde() 以及DataFrame.plot.kde()
參考pandas的visualization章節
從任意數據結構中，創建一個高度定製化可調節的直方圖
推薦使用基於np.histogram()的Pyplot.hist()函數，被頻繁使用，簡單易懂。
Matplotlib可定製化
提前封裝的設計和集成（而非定製的）
Seaborn的distplot()，可以方便的結合直方圖和KDE繪圖
高級封裝
參考：https://realpython.com/python-histograms/
以上就是本篇所有內容，直方圖的各種玩法你get到了嗎？
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