Matplotlib'deki kutu boyutu (Histogram)

Histogram yapmak için matplotlib kullanıyorum.

Kutuların boyutunu manuel olarak kutu sayısının aksine ayarlamanın bir yolu var mı?

Aslında, oldukça kolay: çöp kutusu yerine çöp kutusu sınırları ile bir liste verebilirsiniz. Bunlar da eşit olmayan bir şekilde dağıtılabilir:

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

Sadece eşit olarak dağıtılmasını istiyorsanız, aralığı kullanabilirsiniz:

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

Orijinal yanıta eklendi

Yukarıdaki satır datasadece tamsayılarla dolu için geçerlidir. Macrocosme belirttiği gibi , şamandıralar için şunları kullanabilirsiniz:

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

N bölmeleri için, bölme kenarları, ilk N'nin alt bölme kenarlarını ve +1, son bölmenin üst kenarını verdiği N + 1 değerleri listesiyle belirtilir.

Kod:

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)

Linspace'in N + 1 değerlerine veya N bölmelerine ayrılmış min_edge'den max_edge'ye dizi oluşturduğunu unutmayın

Sanırım en kolay yol, sahip olduğunuz verilerin minimum ve maksimum değerlerini hesaplamak ve sonra hesaplamak olacaktır L = max - min. Daha sonra Listenen bölme genişliğine bölün (bin boyutuna göre ne demek istediğinizi varsayalım) ve bu değerin tavanını kutu sayısı olarak kullanın.

İşlerin otomatik olarak gerçekleşmesini ve çöp kutularının "güzel" değerlere düşmesini seviyorum. Aşağıdaki oldukça iyi çalışıyor gibi görünüyor.

import numpy as np
import numpy.random as random
import matplotlib.pyplot as plt
def compute_histogram_bins(data, desired_bin_size):
    min_val = np.min(data)
    max_val = np.max(data)
    min_boundary = -1.0 * (min_val % desired_bin_size - min_val)
    max_boundary = max_val - max_val % desired_bin_size + desired_bin_size
    n_bins = int((max_boundary - min_boundary) / desired_bin_size) + 1
    bins = np.linspace(min_boundary, max_boundary, n_bins)
    return bins

if __name__ == '__main__':
    data = np.random.random_sample(100) * 123.34 - 67.23
    bins = compute_histogram_bins(data, 10.0)
    print(bins)
    plt.hist(data, bins=bins)
    plt.xlabel('Value')
    plt.ylabel('Counts')
    plt.title('Compute Bins Example')
    plt.grid(True)
    plt.show()

Sonuçta güzel çöp kutusu aralıklarında kutular bulunur.

[-70. -60. -50. -40. -30. -20. -10.   0.  10.  20.  30.  40.  50.  60.]

Numuneleri tek tip ve örneklere uygun kovalar yapmak için kullanıyorum:

bins=df['Generosity'].quantile([0,.05,0.1,0.15,0.20,0.25,0.3,0.35,0.40,0.45,0.5,0.55,0.6,0.65,0.70,0.75,0.80,0.85,0.90,0.95,1]).to_list()

plt.hist(df['Generosity'], bins=bins, normed=True, alpha=0.5, histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none')

OP ile aynı sorunu yaşadım (sanırım!), Ancak Lastalda'nın belirlediği şekilde çalışmaya başlayamadım. Soruyu doğru yorumlayıp yorumlamadığımı bilmiyorum, ama başka bir çözüm buldum (muhtemelen bunu yapmanın gerçekten kötü bir yolu).

Bunu yapmanın yolu buydu:

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

Hangi bunu oluşturur:

Bu yüzden ilk parametre temelde bin'i 'başlatır' - özellikle bins parametresinde ayarladığım aralık arasında bir sayı oluşturuyorum.

Bunu göstermek için, birinci parametrede diziye ([1,11,21,31,41]) ve ikinci parametrede '[bidonlar' dizisine ([0,10,20,30,40,50]) bakın. :

• 1 sayısı (ilk diziden) 0 ile 10 arasındadır ('bölmeler' dizisinde)
• 11 sayısı (ilk diziden) 11 ile 20 arasındadır ('kutu' dizisinde)
• 21 sayısı (ilk diziden) 21 ile 30 arasında ('bölmeler' dizisinde) vb.

Sonra her bölmenin boyutunu tanımlamak için 'ağırlıklar' parametresini kullanıyorum. Bu, ağırlıklar parametresi için kullanılan dizidir: [10,1,40,33,6].

Böylece 0 ila 10 bölmesine 10 değeri verilir, 11 ila 20 bölmesine 1 değeri verilir, 21 ila 30 bölmesine 40 değeri verilir.

Tamsayı x-değeri olan bir histogram için şunu kullandım:

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

0,5 ofseti, kutuları x ekseni değerleri üzerinde ortalar. plt.xticksÇağrı her tamsayı için bir kene ekler.