如何从Python中的字符串列表中创建直方图？

Question

我有一个字符串列表：

a = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e', 'e']

我想制作一个直方图来显示字母的频率分布。我可以使用以下代码制作一个包含每个字母数的列表：

from itertools import groupby
b = [len(list(group)) for key, group in groupby(a)]

如何制作直方图？我可能在列表a中有一百万个这样的元素。

Answer 1

使用Pandas非常容易。

import pandas
from collections import Counter
a = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e', 'e']
letter_counts = Counter(a)
df = pandas.DataFrame.from_dict(letter_counts, orient='index')
df.plot(kind='bar')

请注意，Counter正在计算频率，因此我们的情节类型为'bar'而不是'hist'。

Answer 2

由于@notconfusing指出上面这可以用Pandas和Counter解决。如果任何原因你不需要使用Pandas ，你可以使用以下代码中的函数只使用matplotlib：

from collections import Counter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e', 'e']
letter_counts = Counter(a)

def plot_bar_from_counter(counter, ax=None):
    """"
    This function creates a bar plot from a counter.

    :param counter: This is a counter object, a dictionary with the item as the key
     and the frequency as the value
    :param ax: an axis of matplotlib
    :return: the axis wit the object in it
    """

    if ax is None:
        fig = plt.figure()
        ax = fig.add_subplot(111)

    frequencies = counter.values()
    names = counter.keys()

    x_coordinates = np.arange(len(counter))
    ax.bar(x_coordinates, frequencies, align='center')

    ax.xaxis.set_major_locator(plt.FixedLocator(x_coordinates))
    ax.xaxis.set_major_formatter(plt.FixedFormatter(names))

    return ax

plot_bar_from_counter(letter_counts)
plt.show()

哪会产生

Answer 3

这是一个简洁的大熊猫方法：

a = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e', 'e']
pd.Series(a).value_counts().plot('bar')

Answer 4

使用collections.Counter();而不是使用groupby()（需要对输入进行排序）;这并不是为了计算输入而创建中间列表：

from collections import Counter

counts = Counter(a)

您还没有真正指定您认为的直方图＆＃39;。让我们假设您想在终端上执行此操作：

width = 120  # Adjust to desired width
longest_key = max(len(key) for key in counts)
graph_width = width - longest_key - 2
widest = counts.most_common(1)[0][1]
scale = graph_width / float(widest)

for key, size in sorted(counts.items()):
    print('{}: {}'.format(key, int(size * scale) * '*'))

演示：

>>> from collections import Counter
>>> a = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e', 'e']
>>> counts = Counter(a)
>>> width = 120  # Adjust to desired width
>>> longest_key = max(len(key) for key in counts)
>>> graph_width = width - longest_key - 2
>>> widest = counts.most_common(1)[0][1]
>>> scale = graph_width / float(widest)
>>> for key, size in sorted(counts.items()):
...     print('{}: {}'.format(key, int(size * scale) * '*'))
... 
a: *********************************************************************************************
b: **********************************************
c: **********************************************************************
d: ***********************
e: *********************************************************************************************************************

numpy.histogram()和matplotlib.pyplot.hist()函数中提供了更复杂的工具。这些为你做了统计，matplotlib.pyplot.hist()也为你提供了图表输出。

Answer 5

使用numpy

使用numpy 1.9或更高版本：

import numpy as np
a = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e', 'e']
labels, counts = np.unique(a,return_counts=True)

可以使用以下方式绘制该图：

import matplotlib.pyplot as plt 
ticks = range(len(counts))
plt.bar(ticks,counts, align='center')
plt.xticks(ticks, labels)

Answer 6

结帐matplotlib.pyplot.bar。如果你想要更宽的垃圾箱，还有numpy.histogram更灵活。

Answer 7

在python中制作角色histrogram的简单有效的方法

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from collections import Counter



a = []
count =0
d = dict()
filename = raw_input("Enter file name: ")
with open(filename,'r') as f:
    for word in f:
        for letter  in word:
            if letter not in d:
                d[letter] = 1
            else:
                d[letter] +=1
num = Counter(d)
x = list(num.values())
y = list(num.keys())

x_coordinates = np.arange(len(num.keys()))
plt.bar(x_coordinates,x)
plt.xticks(x_coordinates,y)
plt.show()
print x,y

Answer 8

这是前一段时间，所以我不确定您是否仍然需要帮助，但是其他人可能会在这里。如果您被允许使用matplotlib，我认为有一个更简单的解决方案！

a = ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'e', 'e', 'e', 'e', 'e']

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(a) #gives you a histogram of your array 'a'
plt.show() #finishes out the plot

这应该为您提供不错的直方图！如果需要，您还可以进行更多编辑以清理图表