在数据分析和可视化的过程中，`matplotlib.pyplot`库中的`hist()`函数是一个非常实用的工具，可以帮助我们快速地绘制数据分布直方图。而在`matplotlib.axes.Axes`类中，也有一个名为`_ax.hist()`的方法，它与`plt.hist()`有些许不同，但主要功能还是用来创建直方图。接下来，让我们一起探索这两个方法的参数，以及如何更好地利用它们来展示数据。

首先，让我们看看`plt.hist()`的一些基本参数：

- `x`：需要绘制成直方图的数据。

- `bins`：指定直方图的柱子数量或范围。

- `range`：定义直方图数据的上下限。

- `density`：是否将频率转换为概率密度。

而`_ax.hist()`则提供了更多的自定义选项，例如：

- `color`：设置直方图柱子的颜色。

- `label`：为直方图添加标签，方便后续添加图例。

- `alpha`：设置透明度，让多个直方图重叠时更美观。

通过灵活运用这些参数，我们可以创建出既美观又信息丰富的直方图，帮助我们更好地理解数据的分布情况。🎨📈