MATLAB与Python绘图区别—直方图

上次推文中，描述了MATLAB与Python在绘制条形图上的区别，那么我们今天继续学习，在绘制直方图时，两者之间的区别。

案例：

随机生成以10为中心的1000个正态分布的数，和1000个以12为中心的正态分布的数，然后将结果取值范围划分为30个等距离的区间，然后统计各个区间上数出现的个数。

在这个案例中，MATLAB与Python绘制条形图会有什么区别呢？

1）Python

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif']=['STSong']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedata_1 = np.random.randn(1000) + 10data_2 = np.random.randn((1000)) + 12plt.hist(data_1, bins=30)plt.hist(data_2, bins=30)plt.legend(['10为正态中心的数据分布','12为正态中心的数据分布'])plt.xlabel('区间')plt.ylabel('频数')plt.title('直方图')plt.show()

其绘制的条形图如下图所示：

关于在Python学习直方图的绘制，方法如下图所示：

2）MATLAB

clc;clear;x=randn(1,1000)+10y=randn(1,1000)+12histogram(x,30)hold onhistogram(y,30)xlabel('区间')ylabel('频数')title('直方图')legend('以10为正态中心的数据分布','以12为正态中心的数据分布')

其绘制的直方图如下图所示：

从代码上来看，两者最大的区别是：python中可以直接生成随机数，并可直接绘制在一张图中；matlab需要使用histogram函数并只能生成随机矩阵，所以我们定义一个一维数组来生成1000个随机数，并且需要利用hold on命令来将图绘制在一张图中。总的来说，两者思路还是一样的。

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