Matplotlib / Pandas直方图错误对齐

Question

# A histogram
n = np.random.randn(100000)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12,4))

axes[0].hist(n)
axes[0].set_title("Default histogram")
axes[0].set_xlim((min(n), max(n)))

axes[1].hist(n, cumulative=True, bins=50)
axes[1].set_title("Cumulative detailed histogram")
axes[1].set_xlim((min(n), max(n)));

这是来自ipython笔记本here In[41]

直方图条似乎与网格没有正确对齐（参见第一个子图）。这就是我在自己的情节中面临的同样问题。

有人可以解释原因吗？

Answer 1

在matplotlib hist中查找align选项。您可以左对齐，右对齐或居中对齐。默认情况下，您的垃圾箱不会居中，这就是您看到左对齐垃圾箱的原因。这在matplotlib hist文档中详细说明：http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist

Answer 2

如果你的高斯从-2647扩展到+1324怎么办呢？你预计会有3971个垃圾箱怎么办？也许太多了。 39？然后你离开了0.71。 40岁左右？差价0.29。

直方图的工作方式是你可以设置bins=参数（箱数，默认值为10）。在右边的图表中，比例似乎从大约-4.5到+4.5，这使得9的跨度除以10个箱子，得到0.9 /箱。

同样，当你进行直方图时，你并不明白“如何”将事物分类并代表它。 如果你有一个从0到1的bin，是0 < x <= 1，0 <= x < 1？如果你只有整数值，我怀疑你也会更喜欢以整数值为中心的箱子？对吗？

因此，histogram是一种快速方法，可以让您深入了解数据，但不会阻止您设置其参数以按您喜欢的方式表示数据。

This博客文章对直方图绘制中参数的影响进行了很好的演示，并解释了一些替代的绘图方法。