多值直方图作为组合散点图和直方图

Question

我的研究中有一些理论计算。我想通过取理论值并从实验值中减去它来表示这些数据的准确性。这留下了一些我希望绘制以显示此数据的差异。

我已经模拟了我正在寻找的情节类型。红线是图的零点，意味着理论值和实验值之间没有差异。 x轴具有V1，V2，...，VN，这些是要计算的不同的东西。问题是每个V都有两个或三个值，用我做的模拟图中的“X”表示。

我对如何做到这一点有点失落。我尝试用Gnuplot查看多值直方图，尽管它显示为空。任何人都可以对此有任何见解，或者有一个有效的例子Gnuplot脚本吗？如果你知道用Python或其他方式做到这一点的方法，我也愿意使用其他想法。问题是我对Python一无所知。

Answer 1

使用gnuplot有几种方法可以实现这一点。这是一个选项，我觉得很合理::

1. 将属于一个v - 值的值存储在一个数据块中。两个数据块由两个新行分开。因此，示例数据文件可能是：

   # v1 values
   -0.5
   1.1
   0.4
   -0.2
   
   
   # v2 values
   -0.1
   0.1
   -0.7
   
   
   # v3 values 
   0.9 
   0.5
   0.2
   

2. 标签存储在一个字符串中，以空格字符分隔。 （使用此功能，您只能使用不包含空格的标签，引用不起作用）。

   labels = "v1 v2 v3"
   

3. 作为x轴的数值，您可以使用特殊列-2获取数据块的编号，即使用using (column(-2))。此号码还可用于从labels字符串访问相应的标签。

以下是一个示例脚本：

set xzeroaxis lc rgb 'red' lt 1 lw 2
set offset 0.2,0.2,0,0
set xtics 1
unset key
set linetype 1 linetype 2 lc rgb 'black' lw 2
labels = "v1 v2 v3"
plot 'data.dat' using (column(-2)):1:xtic(word(labels, column(-2)+1))

4.6.5的结果是：



当然，根据您的实际需要，您可以选择修改或扩展此脚本。

Answer 2

你似乎没有计算任何东西，所以你的情节不是直方图。这是一堆水平排列的垂直1D散点图。

以下使用matplotlib非常接近你的模拟（出于习惯，我将“差异”重命名为相当传统的术语“Residuals”）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


np.random.seed(123)

# Demo data consists of a list of names of the "variables",
# and a list of the residuals (in numpy arrays) for each variable.
names = ['V1', 'V2', 'V3', 'V4']

r1 = np.random.randn(3)
r2 = np.random.randn(2)
r3 = np.random.randn(3)
r4 = np.random.randn(3)
residuals = [r1, r2, r3, r4]

# Make the plot

for k, (name, res) in enumerate(zip(names, residuals)):
    plt.plot(np.zeros_like(res) + k, res, 'kx',
             markersize=7.0, markeredgewidth=2)

plt.ylabel("Residuals", fontsize=14)
plt.xlim(-1, len(names))
ax = plt.gca()
ax.set_xticks(range(len(names)))
ax.set_xticklabels(names)
plt.axhline(0, color='r')

plt.show()