Como usar o matplotlib para plotar histogramas em python?

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Python Plotting Histogram: NumPy, Matplotlib, pandas & Seaborn

Neste tutorial, você aprenderá a criar gráficos de histograma em Python de alta qualidade, prontos para apresentação, com uma variedade de opções e recursos.

Se você possui conhecimento introdutório a intermediário em Python e estatística, pode usar este artigo como um guia completo para construir e plotar histogramas em Python usando bibliotecas da pilha científica, como NumPy, Matplotlib, pandas e Seaborn.

Um histograma é uma ótima ferramenta para avaliar rapidamente uma distribuição de probabilidade que é intuitivamente compreendida por quase qualquer público. Python oferece algumas opções diferentes para a construção e plotagem de histogramas. A maioria das pessoas conhece um histograma por sua representação gráfica, que é semelhante a um gráfico de barras.

Este artigo irá orientá-lo na criação de gráficos como o acima e outros mais complexos. Aqui está o que você vai aprender:

• Construir histogramas em Python puro, sem o uso de bibliotecas de terceiros.
• Construir histogramas com NumPy para resumir os dados originais.
• Plotar o resultado do histograma com Matplotlib, pandas e Seaborn.

Histogramas em Python Puro

Quando você está se preparando para plotar um histograma, é mais simples não pensar em termos de intervalos, mas sim em relatar quantas vezes cada valor aparece (uma tabela de frequências). Um dicionário Python é adequado para essa tarefa:

# Não precisa estar ordenado, necessariamente
a = (0, 1, 1, 1, 2, 3, 7, 7, 23)

def count_elements(seq) -> dict:
    """Contabiliza elementos de `seq`."""
    hist = {}
    for i in seq:
        hist[i] = hist.get(i, 0) + 1
    return hist

counted = count_elements(a)
counted

count_elements() retorna um dicionário com os elementos únicos da sequência como chaves e suas frequências como valores. Dentro do loop sobre seq, hist[i] = hist.get(i, 0) + 1 significa “para cada elemento da sequência, incremente o valor correspondente em hist em 1”.

De fato, isso é exatamente o que é feito pela classe collections.Counter da biblioteca padrão do Python, que é uma subclasse de um dicionário Python e substitui seu método .update().

from collections import Counter

recounted = Counter(a)
recounted

Você pode confirmar que sua função feita à mão faz praticamente a mesma coisa.

Inclua o máximo de códigos de exemplo detalhados, passo a passo e executáveis possível.