Tôi muốn vẽ biểu đồ chuẩn hóa từ một vectơ bằng cách sử dụng matplotlib. Tôi đã thử những cách sau:
plt.hist(myarray, normed=True)
cũng như:
plt.hist(myarray, normed=1)
nhưng không có tùy chọn nào tạo ra trục y từ [0, 1] sao cho chiều cao thanh của tổng biểu đồ bằng 1. Tôi muốn tạo một biểu đồ như vậy - tôi có thể làm như thế nào?
Câu trả lời:
Sẽ hữu ích hơn nếu bạn đặt ra một ví dụ hoạt động hoàn chỉnh hơn (hoặc trong trường hợp này là không hoạt động).
Tôi đã thử những cách sau:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.randn(1000)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
n, bins, rectangles = ax.hist(x, 50, density=True)
fig.canvas.draw()
plt.show()
Điều này thực sự sẽ tạo ra một biểu đồ biểu đồ thanh với trục y đi từ đó [0,1].
Hơn nữa, theo histtài liệu (tức là ax.hist?từ ipython), tôi nghĩ rằng tổng số tiền cũng ổn:
*normed*:
If *True*, the first element of the return tuple will
be the counts normalized to form a probability density, i.e.,
``n/(len(x)*dbin)``. In a probability density, the integral of
the histogram should be 1; you can verify that with a
trapezoidal integration of the probability density function::
pdf, bins, patches = ax.hist(...)
print np.sum(pdf * np.diff(bins))
Thử điều này sau các lệnh trên:
np.sum(n * np.diff(bins))
Tôi nhận được giá trị trả lại 1.0như mong đợi. Hãy nhớ rằng điều normed=Trueđó không có nghĩa là tổng giá trị tại mỗi thanh sẽ là thống nhất, nhưng thay vì tích phân trên các thanh là thống nhất. Trong trường hợp của tôi np.sum(n)trả lại khoảng 7.2767.
Nếu bạn muốn tổng tất cả các thanh là khối thống nhất bằng nhau, hãy cân mỗi thùng bằng tổng số giá trị:
weights = np.ones_like(myarray) / len(myarray)
plt.hist(myarray, weights=weights)
Hy vọng rằng sẽ hữu ích, mặc dù chủ đề đã khá cũ ...
Lưu ý đối với Python 2.x: thêm ép kiểu float()cho một trong các toán tử của phép chia vì nếu không, bạn sẽ kết thúc bằng số không do phép chia số nguyên
array_likechứ không phải là một mảng numpy, bạn sẽ cần phải truyền len(myarray)tới float.
Tôi biết câu trả lời này là quá muộn vì câu hỏi là năm 2010 nhưng tôi đã gặp câu hỏi này khi chính tôi đang đối mặt với một vấn đề tương tự. Như đã nêu trong câu trả lời, chuẩn = True có nghĩa là tổng diện tích dưới biểu đồ bằng 1 nhưng tổng chiều cao không bằng 1. Tuy nhiên, tôi muốn, để thuận tiện cho việc giải thích vật lý của biểu đồ, hãy tạo một với tổng chiều cao bằng 1.
Tôi đã tìm thấy một gợi ý trong câu hỏi sau - Python: Biểu đồ với khu vực được chuẩn hóa thành một thứ khác ngoài 1
Nhưng tôi không thể tìm ra cách làm cho các thanh bắt chước tính năng histtype = "step" hist (). Điều này đã chuyển hướng tôi đến: Matplotlib - Biểu đồ từng bước với dữ liệu đã được bin
Nếu cộng đồng thấy điều đó có thể chấp nhận được, tôi nên đưa ra một giải pháp tổng hợp các ý tưởng từ cả hai bài đăng trên.
import matplotlib.pyplot as plt
# Let X be the array whose histogram needs to be plotted.
nx, xbins, ptchs = plt.hist(X, bins=20)
plt.clf() # Get rid of this histogram since not the one we want.
nx_frac = nx/float(len(nx)) # Each bin divided by total number of objects.
width = xbins[1] - xbins[0] # Width of each bin.
x = np.ravel(zip(xbins[:-1], xbins[:-1]+width))
y = np.ravel(zip(nx_frac,nx_frac))
plt.plot(x,y,linestyle="dashed",label="MyLabel")
#... Further formatting.
Điều này đã hoạt động tuyệt vời đối với tôi mặc dù trong một số trường hợp, tôi nhận thấy rằng "thanh" ngoài cùng bên trái hoặc "thanh" ngoài cùng bên phải của biểu đồ không đóng xuống bằng cách chạm vào điểm thấp nhất của trục Y. Trong trường hợp này, việc thêm một phần tử 0 vào đầu hoặc cuối của y sẽ đạt được kết quả cần thiết.
Tôi chỉ nghĩ rằng tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm của mình. Cảm ơn bạn.
Đây là một giải pháp đơn giản khác bằng cách sử dụng np.histogram()phương pháp.
myarray = np.random.random(100)
results, edges = np.histogram(myarray, normed=True)
binWidth = edges[1] - edges[0]
plt.bar(edges[:-1], results*binWidth, binWidth)
Bạn thực sự có thể kiểm tra xem tổng số tiền có lên đến 1 hay không với:
> print sum(results*binWidth)
1.0