我有很长的单词列表,我想生成列表中每个单词频率的直方图。我能够在下面的代码中做到这一点:
import csv
from collections import Counter
import numpy as np
word_list = ['A','A','B','B','A','C','C','C','C']
counts = Counter(merged)
labels, values = zip(*counts.items())
indexes = np.arange(len(labels))
plt.bar(indexes, values)
plt.show()
然而,它不会按等级显示分档(即按频率显示,因此最高频率是左边的第一个分区,依此类推),即使我打印counts
它为我命令{ {1}}。我怎么能做到这一点?
答案 0 :(得分:11)
您可以先排序数据然后将有序数组传递给bar
,以获得所需的输出。下面我使用numpy.argsort
。然后该图看起来如下(我还将标签添加到栏中):
以下是使用一些内联注释生成绘图的代码:
from collections import Counter
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
word_list = ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'C', 'C', 'C', 'C']
counts = Counter(word_list)
labels, values = zip(*counts.items())
# sort your values in descending order
indSort = np.argsort(values)[::-1]
# rearrange your data
labels = np.array(labels)[indSort]
values = np.array(values)[indSort]
indexes = np.arange(len(labels))
bar_width = 0.35
plt.bar(indexes, values)
# add labels
plt.xticks(indexes + bar_width, labels)
plt.show()
如果您只想绘制第一个n
条目,可以替换
counts = Counter(word_list)
通过
counts = dict(Counter(word_list).most_common(n))
在上面的案例中,counts
将是
{'A': 3, 'C': 4}
代表n = 2
。
如果您想删除图表的框架并直接标记条形图,可以查看this post。