Başka bir soruda, bir dizi dizideki olay sayısını saymak için Counter() kullanabileceğimi gördüm. Yani ['A','B','A','C','A','A'] varsa Counter({'A':3,'B':1,'C':1}) alırım. Ama şimdi, bu bilgiyi örneğin bir histogram oluşturmak için nasıl kullanabilirim?Histogram oluşturmak için Python'da Sayaç() kullanma?
Verileriniz için, bir çubuk grafik yerine histogram kullanmak muhtemelen daha iyidir.
from collections import Counter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
labels, values = zip(*Counter(['A','B','A','C','A','A']).items())
indexes = np.arange(len(labels))
width = 1
plt.bar(indexes, values, width)
plt.xticks(indexes + width * 0.5, labels)
plt.show()
Sonuç: Yapacak bazı gerçekten özlü kodu yazabilirsiniz 
OP'nin verileri bir histogram için en uygun durumdaysa ne olur? Oyuna geç olduğunu biliyorum, ama cevabınızı histogram örneğine uygulanacak şekilde güncellemek istiyorum (ancak henüz nasıl yapacağımı bilmiyorum). Bu sorunun başlığına cevap verirdi. –
@ThomasMatthew teknik olarak, bir histogramdır. "çubuk grafik yerine çubuk grafik", "matplotlib.pyplot.hist" yerine "matplotlib.pyplot.bar" kullanımına daha çok atıfta bulunur. Ben 'bar' (OP istediği) Counter ile daha iyi gider inanıyorum, bu o – Igonato
Ayrıca bu bir şey değişmiş olabilir 3 yaşındaki bir soru – Igonato
bu pandas kullanarak:
In [24]: import numpy as np
In [25]: from pandas import Series
In [27]: sample = np.random.choice(['a', 'b'], size=10)
In [28]: s = Series(sample)
In [29]: s
Out[29]:
0 a
1 b
2 b
3 b
4 a
5 b
6 b
7 b
8 b
9 a
dtype: object
In [30]: vc = s.value_counts()
In [31]: vc
Out[31]:
b 7
a 3
dtype: int64
In [32]: vc = vc.sort_index()
In [33]: vc
Out[33]:
a 3
b 7
dtype: int64
In [34]: vc.plot(kind='bar')
sonuçlanan:
İsterseniz histogram oluşturmak için numpy ve matplotlib kullanmanızı öneririm – jabaldonedo
Teknik olarak [matplotlib] (http://matplotlib.org/) –
'a bakın, bu * bir histogramdır - bileşenleri (harfleri) ve sıklığı vardır (meydana geldiklerinde). Bunu bir çubuk grafiğe nasıl dönüştüreceğinizi soruyor musunuz? –