從Matplotlib中的預先計數數據繪製直方圖

我想使用Matplotlib繪製預先計數的數據上的直方圖。例如，說我有原始數據從Matplotlib中的預先計數數據繪製直方圖

data = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 10]

鑑於這個數據，我可以使用

pylab.hist(data, bins=[...])

繪製直方圖。

在我的情況下，該數據已經預先計算並表示爲詞典：

counted_data = {1: 1, 2: 2, 3: 1, 4: 1, 5: 4, 6: 1, 10: 1}

理想情況下，我想這種預計數據傳遞給直方圖功能，讓我控制箱寬度，繪圖範圍等，就好像我已經通過它的原始數據。作爲一種變通方法，我擴大我數到的原始數據：

data = list(chain.from_iterable(repeat(value, count) 
      for (value, count) in counted_data.iteritems()))

這是低效的，當counted_data包含計數百萬個數據點。

有沒有更簡單的方法來使用Matplotlib從我的預先計數的數據產生直方圖？

或者，如果最簡單的方法是對已預先分檔的數據進行條形圖繪製，是否有一種方便的方法將我的每件商品計數「彙總」爲分箱計數？

來源

2013-10-06 Josh Rosen

一點題外話：要擴展計數到的原始數據，你也可以使用'Counter'類及其元素（）方法： '從收藏導入反' 'c = Counter（counts_data）' 'data = list（c.elements（））' – fireboot

我用pyplot.hist的weights選項重量其值的每個關鍵，生產，我想直方圖：

pylab.hist(counted_data.keys(), weights=counted_data.values(), bins=range(50))

這允許我依靠hist來重新存儲我的數據。

來源

2013-10-06 22:26:09

和你獲取數據的方式比我的更有意義。如果你接受你自己的答案，對我來說很好。 – tacaswell

這是我需要的線索。在我的情況下，我有一個計數列表和bin範圍：'plt.hist（bins，bins = len（bins），weights = counts）'是我需要的調用 –

可以使用weights關鍵字參數np.histgram（其中plt.hist調用下面）

val, weight = zip(*[(k, v) for k,v in counted_data.items()]) 
plt.hist(val, weights=weight)

假設你只有一個整數作爲鍵，你也可以直接使用bar：

min_bin = np.min(counted_data.keys()) 
max_bin = np.max(counted_data.keys()) 

bins = np.arange(min_bin, max_bin + 1) 
vals = np.zeros(max_bin - min_bin + 1) 

for k,v in counted_data.items(): 
    vals[k - min_bin] = v 

plt.bar(bins, vals, ...)

其中......是您想要傳遞給bar的任何參數(doc)

如果你想重新倉數據看Histogram with separate list denoting frequency

來源

2013-10-06 18:58:34 tacaswell

感謝指向'weights'選項的指針;我忽略了它，但它完美地解決了我的問題（請參閱我的答案）。 –

我沒有做過這種連接（直接使用'bar'矇蔽了）。編輯以反映您的評論。 – tacaswell

「箱」數組的長度應該比「計數」的長度更長。下面就以完全重構直方圖的方式：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
bins = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]).astype(float) 
counts = np.array([5, 3, 4, 5, 6, 1, 3, 7]).astype(float) 
centroids = (bins[1:] + bins[:-1])/2 
counts_, bins_, _ = plt.hist(centroids, bins=len(counts), 
          weights=counts, range=(min(bins), max(bins))) 
plt.show() 
assert np.allclose(bins_, bins) 
assert np.allclose(counts_, counts)

來源

2017-11-07 06:42:47

從Matplotlib中的預先計數數據繪製直方圖

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