Biểu đồ Matplotlib

Vì vậy, tôi có một vấn đề nhỏ. Tôi có một tập dữ liệu trong scipy đã ở định dạng biểu đồ, vì vậy tôi có tâm của các thùng và số lượng sự kiện trên mỗi thùng. Làm thế nào tôi có thể vẽ biểu đồ dưới dạng biểu đồ. Tôi vừa thử làm

bins, n=hist()

nhưng nó không giống như vậy. Bất kỳ khuyến nghị?

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
hist, bins = np.histogram(x, bins=50)
width = 0.7 * (bins[1] - bins[0])
center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2
plt.bar(center, hist, align='center', width=width)
plt.show()

Giao diện hướng đối tượng cũng đơn giản:

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(center, hist, align='center', width=width)
fig.savefig("1.png")

Nếu bạn đang sử dụng thùng tùy chỉnh (không cố định), bạn có thể chuyển tính toán chiều rộng bằng cách sử dụng np.diff, chuyển chiều rộng cho ax.barvà sử dụng ax.set_xticksđể gắn nhãn các cạnh thùng:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
bins = [0, 40, 60, 75, 90, 110, 125, 140, 160, 200]
hist, bins = np.histogram(x, bins=bins)
width = np.diff(bins)
center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,3))
ax.bar(center, hist, align='center', width=width)
ax.set_xticks(bins)
fig.savefig("/tmp/out.png")

plt.show()

Nếu bạn không muốn có các thanh, bạn có thể vẽ nó như sau:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

bins, edges = np.histogram(x, 50, normed=1)
left,right = edges[:-1],edges[1:]
X = np.array([left,right]).T.flatten()
Y = np.array([bins,bins]).T.flatten()

plt.plot(X,Y)
plt.show()

Tôi biết điều này không trả lời được câu hỏi của bạn, nhưng tôi luôn kết thúc trên trang này, khi tôi tìm kiếm giải pháp matplotlib cho biểu đồ, vì đơn giản histogram_demođã bị xóa khỏi trang thư viện ví dụ về matplotlib.

Đây là một giải pháp, không cần numpynhập. Tôi chỉ nhập numpy để tạo dữ liệu xđược vẽ. Nó dựa vào hàm histthay vì hàm barnhư trong câu trả lời của @unutbu.

import numpy as np
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(x, bins=50)
plt.savefig('hist.png')

Ngoài ra, hãy xem thư viện matplotlib và các ví dụ về matplotlib .

Nếu bạn sẵn sàng sử dụng pandas:

pandas.DataFrame({'x':hist[1][1:],'y':hist[0]}).plot(x='x',kind='bar')

Tôi nghĩ điều này có thể hữu ích cho ai đó.

Đối với sự khó chịu của tôi, hàm biểu đồ của Numpy (mặc dù, tôi đánh giá cao là có lý do chính đáng cho nó), trả về các cạnh của mỗi thùng, thay vì giá trị của thùng. Mặc dù, điều này có ý nghĩa đối với các số dấu phẩy động, có thể nằm trong một khoảng (tức là giá trị trung tâm không có ý nghĩa siêu lớn), đây không phải là đầu ra mong muốn khi xử lý các giá trị hoặc số nguyên rời rạc (0, 1, 2, v.v.) . Đặc biệt, chiều dài của các thùng được trả về từ np.histogram không bằng độ dài của số lượng / mật độ.

Để giải quyết vấn đề này, tôi đã sử dụng np.digitize để lượng tử hóa đầu vào và trả về một số thùng riêng biệt, cùng với phần nhỏ số lượng cho mỗi thùng. Bạn có thể dễ dàng chỉnh sửa để có được số lượng nguyên.

def compute_PMF(data)
    import numpy as np
    from collections import Counter
    _, bins = np.histogram(data, bins='auto', range=(data.min(), data.max()), density=False)
    h = Counter(np.digitize(data,bins) - 1)
    weights = np.asarray(list(h.values())) 
    weights = weights / weights.sum()
    values = np.asarray(list(h.keys()))
    return weights, values
####

Refs:

[1] https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html

[2] https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.digitize.html