如何用matplotlib模拟plp.hist绘制np.histogram的结果

时间:2015-10-27 15:22:51

标签: python numpy matplotlib

我喜欢这样绘制直方图:

data = [-0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 
    1.5, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.1, 3.2]

plt.hist(data, bins=5, range=[-1, 4], histtype='step')

现在,当我以某种方式输入大量数据(大于我的内存)时,我需要按块填充直方图块。例如。像这样:

H, bins = np.histogram([], bins=5, range=[-1, 4])
for data in a_lot_of_input_files:
    H += np.histogram(data, bins=5, range=[-1, 4])[0]

但问题始终是,“我如何再次绘制此H,所以它看起来就像以前的matplotlib版本。

我提出的解决方案,看起来像这样:

plt.plot(bins, np.insert(H, 0, H[0]), '-', drawstyle='steps')

Two different versions of plotting a histogram.

但是,既不会看到结果相同,也不会创建H的副本来绘制它。

我缺少一些优雅的解决方案吗? (我还没有尝试使用plt.bar,因为当想要比较直方图时,条形图不能正常工作)

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

不确定你的意思"条形图不能很好地工作,当想要比较直方图",

执行此操作的一种方法是使用plt.bar

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [-0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 
    1.5, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.1, 3.2]

plt.hist(data, bins=5, range=[-1, 4], histtype='step',edgecolor='r',linewidth=3)
H, bins = np.histogram(data[:6], bins=5, range=[-1, 4])
H+=np.histogram(data[6:], bins=5,range=[-1, 4])[0]

plt.bar(bins[:-1],H,width=1)

plt.show()

enter image description here

另一种选择是plt.step

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [-0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 
    1.5, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.1, 3.2]

plt.hist(data, bins=5, range=[-1, 4], histtype='step',edgecolor='r')
H, bins = np.histogram(data[:6], bins=5, range=[-1, 4])
H+=np.histogram(data[6:], bins=5,range=[-1, 4])[0]

bincentres = [(bins[i]+bins[i+1])/2. for i in range(len(bins)-1)]
plt.step(bincentres,H,where='mid',color='b',linestyle='--')

plt.ylim(0,6)

plt.show()

边缘不会一直延伸,所以你可能需要在任何一端添加一个0-bin,如果这对你来说是个大问题

enter image description here