matplotlib規範直方圖

我想使用matplotlib繪製部分直方圖。matplotlib規範直方圖

而不是繪製具有很多異常值和較大值的整個直方圖，我只想關注一小部分。原來的柱狀圖如下：

hist(data, bins=arange(data.min(), data.max(), 1000), normed=1, cumulative=False) 
plt.ylabel("PDF")

enter image description here

和聚焦後，它看起來像這樣：

hist(data, bins=arange(0, 121, 1), normed=1, cumulative=False) 
plt.ylabel("PDF")

enter image description here

注意，最後一個塊被拉伸和最糟糕的是Y刻度被縮放以使得總和恰好爲1（因此根本不考慮當前範圍內的點）

我知道我可以通過在整個可能的範圍內繪製直方圖來實現我想要的，然後將軸限制在我感興趣的部分，但是它浪費了很多時間計算箱，我不會無論如何使用/看。

hist(btsd-40, bins=arange(btsd.min(), btsd.max(), 1), normed=1, cumulative=False) 
axis([0,120,0,0.0025])

enter image description here

有畫只關注區域中，但仍然得到Y比例正確的便捷方法嗎？

來源

2012-09-05 cdecker

怎麼會不考慮整個數據集的考慮來計算賦範值？一般情況下，應計算直方圖值，使曲線積分爲1，而不是簡單地除以點數。 – chthonicdaemon

在沒有描述分佈的函數的情況下，你可以做的最好的事情就是計算點數並相應地進行分割。 – cdecker

爲了繪製直方圖的一個子集，我不認爲你可以繞過去計算整個直方圖。

您是否試過用numpy.histogram計算直方圖，然後使用pylab.plot或其他什麼來繪製區域？即

import numpy as np 
import pylab as plt 

data = np.random.normal(size=10000)*10000 

plt.figure(0) 
plt.hist(data, bins=np.arange(data.min(), data.max(), 1000)) 

plt.figure(1) 
hist1 = np.histogram(data, bins=np.arange(data.min(), data.max(), 1000)) 
plt.bar(hist1[1][:-1], hist1[0], width=1000) 

plt.figure(2) 
hist2 = np.histogram(data, bins=np.arange(data.min(), data.max(), 200)) 
mask = (hist2[1][:-1] < 20000) * (hist2[1][:-1] > 0) 
plt.bar(hist2[1][mask], hist2[0][mask], width=200)

原始直方圖： Original histogram