Pyplot hist直方图无显示求助：采样均值分布无法渲染

问题根源 #

你用sample(frac=1)做的是无放回全量采样——本质只是把数据集打乱顺序，计算出的均值和原数据集的均值完全一致。这导致ini_sample数组里的500个值全部相同，直方图自然无法渲染出柱子（所有数据点都集中在同一个位置，默认分箱逻辑识别不到分布差异）。

解决方案 #

方案1：改用有放回的Bootstrap抽样（推荐） #

把抽样方式改成有放回，这样每次抽样的样本会有重复，均值就会产生波动，直方图就能正常显示分布：

sns.set()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ini_sample = np.empty(500)
for i in range(500):
    # 添加replace=True开启有放回抽样
    ini_sample[i] = ini_data['revenue'].sample(frac=1, replace=True).mean()
plt.hist(ini_sample)
plt.axvline(x=ini_data['revenue'].mean(), color='r') # 加颜色区分垂直线
plt.show()

方案2：手动指定分箱（仅用于验证，无实际统计意义） #

如果非要保留无放回全采样（这种抽样本身没有统计价值），可以手动设置分箱范围，把唯一的均值包含进去：

plt.hist(ini_sample, bins=[86.8, 87, 87.2])
plt.axvline(x=ini_data['revenue'].mean())
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者L'Ri Talent