做频数分布图，首先需要做频数分布表，步骤如下：
1) 找到数据中的最大值和最小值;
2) 分组：按最大值、最小值划分范围；
3) 决定“组值”：一般选择中间的数值；
4) 数出各组中的数据数——“频数”；
5) 计算“相对频数”，即各组的频数占全体的比例，相对频数相加等于1；
6) 计算“累计频数”，即频数合计，累计频数最终与全部数据数一致。
做直方图的步骤：
1) 在横轴上以等间距放置组值；
2) 在各组值上做柱形，柱的高度参考其组值所属分组的频数。
练习题目
学生体重数据如下，请做频数分布表和直方图：
48, 54, 47, 50, 53, 43, 45, 43, 44, 47,
58, 46, 46, 63, 49, 50, 48, 43, 46, 45,
50, 53, 51, 58, 52, 53, 47, 49, 45, 42,
51, 49, 58, 54, 45, 53, 50, 69, 44, 50,
58, 64, 40, 57, 51, 69, 58, 47, 62, 47,
40, 60, 48, 47, 53, 47, 52, 61, 55, 55,
48, 48, 46, 52, 45, 38, 62, 47, 55, 50,
46, 47, 55, 48, 50, 50, 54, 55, 48, 50
计算频数分布
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
weights = np.array([ 48, 54, 47, 50, 53, 43, 45, 43, 44, 47, 58, 46, 46, 63, 49, 50, 48, 43, 46, 45, 50, 53, 51, 58, 52, 53, 47, 49, 45, 42, 51, 49, 58, 54, 45, 53, 50, 69, 44, 50, 58, 64, 40, 57, 51, 69, 58, 47, 62, 47, 40, 60, 48, 47, 53, 47, 52, 61, 55, 55, 48, 48, 46, 52, 45, 38, 62, 47, 55, 50, 46, 47, 55, 48, 50, 50, 54, 55, 48, 50])
sections = [35,40,45,50,55,60,65,70]
group_names = ['36~40','41~45','46~50','51~55','56~60','61~65','66~70']
cuts = pd.cut(weights,sections,labels=group_names)
计算频数：
counts = pd.value_counts(cuts)
dict(counts)
{'36~40': 3,
'41~45': 11,
'46~50': 33,
'51~55': 19,
'56~60': 7,
'61~65': 5,
'66~70': 2}
直方图
cuts.value_counts().plot(kind='bar')
