Matplotlib中的Bin大小（直方圖）

我正在使用matplotlib製作直方圖。Matplotlib中的Bin大小（直方圖）

基本上，我想知道是否有任何方法來手動設置箱的大小，而不是箱的數量。

任何有任何想法的人都非常感激。

感謝

2011-08-08 Sam Creamer

167

實際上，這很容易：您可以使用bin界限給出一個列表，而不是bin的數量。它們可以分佈不均，太：

plt.hist(data, bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 100])

如果你只是希望他們平均分配，你可以簡單的使用範圍：

plt.hist(data, bins=range(min(data), max(data) + binwidth, binwidth))

添加到原來的答案

的以上線路僅適用於填充整數的data。正如macrocosme指出，對於浮子可以使用：

import numpy as np 
plt.hist(data, bins=np.arange(min(data), max(data) + binwidth, binwidth))

來源

2012-08-29 10:55:20 Lastalda

請注意，最後一行僅適用於整數，而不是浮點數。 – Gabriel

+12

用np.arange（...）替換範圍（...）以使其與浮動一起工作。 – macrocosme

附加問題，我該如何鑽出軸來查看每個垃圾箱的值？現在我只能看到'10..20..30..' – cqcn1991

我想簡單的方法是計算你的數據的最小值和最大值，然後計算L = max - min。然後你將L除以期望的紙箱寬度（我假設這是你的意思是紙箱尺寸），並使用這個值的上限作爲箱的數量。

來源

2011-08-08 18:54:52

這正是我想到的，謝謝。只是想知道是否有一個更簡單的方法，但這似乎找到感謝！ –

使用圓形數字我沒有用這種方法得到圓形的圓形大小。任何人都經歷過這個？ –

對於N個頻點，箱體邊緣由N + 1的值的列表中指定其中第一N得到下層紙槽邊緣和1給出了上最後一個箱子的邊緣。

代碼：

from numpy import np; from pylab import * 

bin_size = 0.1; min_edge = 0; max_edge = 2.5 
N = (max_edge-min_edge)/bin_size; Nplus1 = N + 1 
bin_list = np.linspace(min_edge, max_edge, Nplus1)

注意linspace從min_edge產生陣列max_edge分成N + 1點的值或N個頻點

來源

2012-11-13 16:07:57 user1048442

請注意，箱箱包含其下限且不包括其上限，但N + 1（最後一個）箱櫃除外，其中包含兩個邊界。 – lukewitmer

我有同樣的問題，因爲OP（我想！），但我無法按照Lastalda指定的方式工作。我不知道我是否正確解釋了這個問題，但是我找到了另一種解決方案（儘管這樣做可能是一種非常糟糕的方式）。

這是我所採取的方式：

plt.hist([1,11,21,31,41], bins=[0,10,20,30,40,50], weights=[10,1,40,33,6]);

它創建這樣的：

所以第一個基本參數 '初始化' 倉 - 我特別創建一個在我設置在箱參數中的範圍之間的數字。

爲了演示這個，看看第一個參數（[1,11,21,31,41]）中的數組和第二個參數中的'bin'數組（[0,10,20,30,40 ，50]）：

數1（來自第一陣列）落在0之間和10（ '箱' 陣列中）
11的數量（來自第一陣列）11和20之間落入（在'箱'陣列中）
數字21（來自第一個陣列）落在21和30之間（在「箱」陣列中）等等

然後我使用'權重'參數來定義每個bin的大小。這是用於權重參數的數組：[10,1,40,33,6]。

所以0-10倉被賦予值10，11到20箱被給予值1，21〜30箱中給出的40的值等

來源

2016-12-12 00:07:15 bluguy

我認爲你對直方圖函數的工作原理有一個基本的誤解。它期望原始數據。因此，在您的示例中，您的數據數組應該包含介於10和20之間的10和10之間的10個值，依此類推。然後該功能進行總結和繪圖。上面的操作是一種解決方法，因爲您已經有了總和（然後通過濫用「權重」選項將其插入到圖表中）。希望這會消除一些混亂。 – Lastalda

對於具有直方圖整數x值我結束了使用

plt.hist(data, np.arange(min(data)-0.5, max(data)+0.5)) 
plt.xticks(range(min(data), max(data)))

0.5的偏移量中心在x軸值的bin。 plt.xticks調用爲每個整數添加一個記號。

來源

2017-09-11 10:58:05 Adversus

Matplotlib中的Bin大小（直方圖）

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