Python是一种高级语言，具有易读易写的特点。在数据分析和可视化方面，Python的优势也得到了广泛的认可。Python中的matplotlib模块提供了丰富的绘图函数，包括折线图、散点图、直方图等。本文将介绍Python中使用matplotlib模块绘制直方图的实例。

实例：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 随机生成100个数据data = np.random.randn(100)# 绘制直方图plt.hist(data, bins=10, alpha=0.7, color='steelblue')# 添加标题和坐标轴标签plt.title('Histogram of Random Data')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency')# 显示图形plt.show()

本实例中，我们首先导入了matplotlib.pyplot模块和numpy模块。然后，我们生成了100个随机数据，并使用plt.hist()函数绘制直方图。其中，bins参数指定了直方图的条数，alpha参数指定了直方图的透明度，color参数指定了直方图的颜色。接下来，我们使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数添加了标题和坐标轴标签。最后，我们使用plt.show()函数显示了图形。

运行上述代码，会得到一个包含100个随机数据的直方图。该直方图将数据分成了10个区间，并统计了每个区间内的频数（即数据出现的次数）。我们可以从直方图中看出，数据分布的范围大概在-3到3之间，并且呈正态分布的趋势。