帶有分箱值的百分比的直方圖？

Question

我在python中創建了一個直方圖，我希望bin邊緣是給定值的百分比（5-10％）。什麼是最好的方法去做這件事，這樣我就不會在箱邊界留下空隙，也不必爲箱邊界計算預先設定一些值。

Answer 1

也許我是在簡化您的問題？

def bins(data, nbins): 
    range = max(data) - min(data) 
    binsize = range/float(nbins) 
    bins = [x * binsize for x in range(nbins)] 

Answer 2

一般情況下，它的方便創建使用預先定義的工具直方圖像numpy.histogram，雖然你的新發布comment-建議您使用matplotlib-也完全正常。無論哪種方式，您可以創建寬度相等的自動確定箱的集數...

import numpy 
data = [0,1,1,1,1,1,1,2,3,3] 
hist, edges = numpy.histogram(data , bins = 10) 
>>> hist 
array([1, 0, 0, 6, 0, 0, 1, 0, 0, 2]) 
>>> edges 
array([ 0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7, 3. ]) 

...或者，在你想預定義倉（可能是不同的寬度）奇數的情況下，你可以指定垃圾桶邊自己（閱讀這是如何工作的信息，文檔）：

>>> hist, edges = numpy.histogram(data , bins = [0,.5,1., 1.5,2,3]) 
>>> hist 
array([1, 0, 6, 0, 3]) 
>>> edges 
array([ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 3. ]) 
>>> 

只是要小心使用完全不同塊大小，但是。在許多情況下，這種粗粒化可能會扭曲您嘗試比較的數字之間的關係。

至於你的價值+/- 10％的邊界？

preferred_bin_centers = [0,1,2,3] 
bin_pairs = [ (0.9* v , 1.1*v) for v in preferred_bin_centers ] 
>>> [[0.0, 0.0], [0.9, 1.1], [1.8, 2.2], [2.7, 3.3000000000000003]] 

或者平面化爲可以通過numpy.histogram使用列表的形式...

bin_edges = sum([ [ 0.9* v , 1.1*v ] for v in values ] , []) 

>>> [0.0, 0.0, 0.9, 1.1, 1.8, 2.2, 2.7, 3.3000000000000003] 

（從上面的列表中的前兩項注意，這個代碼給出了混亂倉邊緣如果其中一個倉位中心爲0，則我僅將其作爲要注意的示例）

順便提一下，上面定義的倉邊也會在所需範圍外創建中間倉。例如，如果您將物品放入1,2和3的+/- 10％範圍內，那麼固有地，在2.2和2.7之間（您想要的箱子的「外邊緣」）也會有一個箱子，其中數字爲2.5走。如果您的期望垃圾箱之間存在價值觀，那麼您可能需要相應調整截止點或可視化。