然后，它显示了属于几个类别中的每个类别的占比，其高度总和等于1。直方图（Histogram），又称质量分布图，它是一种条形图的一种，由一系列高度不等的纵向线段来表示数据分布的情况。而柱状图则用于展示各个类别的频数。上面的直方图都是等距的，但有时我们需要得到不等距的直方图，这个时候只需要确定分组上下限，并指定histtype="bar"就可。饼状图用来显示一个数据系列，具体来说，饼状图显示一个数据系

顾名思义，数据可视化就是将数据转换成图或表等，以一种更直观的方式展现和呈现数据。通过“可视化”的方式，我们看不懂的数据通过图形化的手段进行有效地表达，准确高效、简洁全面地传递某种信息，甚至帮助我们发现某种规律和特征，挖掘数据背后的价值。图表为更好地探索、分析数据提供了一种直观的方法，它对最终分析结果的展示具有重要的作用。柱状图=条形图 直方图=特殊的条形图是一款用于数据可视化的 Python 软件

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引。注意：python list 切片操作后赋值，修改不会改变原数组的值，而numpy数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始都会跟着更改）。这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本（.cop

x 表示x坐标，数据类型为float类型，一般为np.arange()生成的固定步长列表height 表示柱状图的高度，也就是y坐标值，数据类型为float类型，一般为一个列表，包含生成柱状图的所有y值width 表示柱状图的宽度，取值在0~1之间，默认值为0.8bottom 柱状图的起始位置，也就是y轴的起始坐标，默认值为Nonealign 柱状图的中心位置，“center”，"lege"边缘，

NumPy 定义了一个 n 维数组对象，简称 ndarray 对象，它是一个一系列相同类型元素组成的数组集合。数组中的每个元素都占有大小相同的内存块ndarray 对象采用了数组的索引机制，将数组中的每个元素映射到内存块上，并且按照一定的布局对内存块进行排列(行或列)。序号参数描述说明1object表示一个数组序列。2dtype可选参数，通过它可以更改数组的数据类型3copy可选参数，当数据源是n