首先要理清楚一个概念，直方图与条形图。
直方图与条形图的区别：
条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的；
直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。
由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。
条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据。

示例代码：
[python] view plain copy
#概率分布直方图  
#高斯分布  
#均值为0  
mean = 0  
#标准差为1，反应数据集中还是分散的值  
sigma = 1  
x=mean+sigma*np.random.randn(10000)  
fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=2,figsize=(9,6))  
#第二个参数是柱子宽一些还是窄一些，越大越窄越密  
ax0.hist(x,40,normed=1,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)  
##pdf概率分布图，一万个数落在某个区间内的数有多少个  
ax0.set_title('pdf')  
ax1.hist(x,20,normed=1,histtype='bar',facecolor='pink',alpha=0.75,cumulative=True,rwidth=0.8)  
#cdf累计概率函数，cumulative累计。比如需要统计小于5的数的概率  
ax1.set_title("cdf")  
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)  
plt.show()