Question

对于数据diffs07和diffs14，在Matlab中，我只需使用以下内容即可获取分箱数据的x和y坐标：

[ys07, xs07] = hist(-log10(diffs07), 250);
[ys14, xs14] = hist(-log10(diffs14), 250);

然而，在Python中，我无法找到一种直截了当的方式，所以我正在使用：

xs_diffs = np.linspace(0, 17, 250)
dx = xs_diffs[1]-xs_diffs[2]
ys07 = []
ys14 = []
for x in xs_diffs:
    ys07.append( len( [ ty for ty in diffs07 if (-np.log10(ty)-dx/2.0 < x and -np.log10(ty) < x+dx/2.0) ] ) ) 
    ys14.append( len( [ ty for ty in diffs14 if (-np.log10(ty)-dx/2.0 < x and -np.log10(ty) < x+dx/2.0) ] ) ) 

plt.plot(xs_diffs, ys07, 'r.', xs_diffs, ys14, 'b.')
plt.show()

但与Matlab代码相比，这需要相当长的时间。在Python？

中是否有一种直截了当（更快！）的方法

Answer 1

OleDbType

用于自动选择bin（Matlab相当于你的第一个语句）。可替代地，

hist, bin_edges = np.histogram(diffs07,bins=250)

如果要根据初始尝试指定使用的箱柜范围，则应使用

。

Matplotlib还有非常有用的hist, bin_edges = np.histogram(diffs07,bins=np.linspace(0,17,250))用于即时绘图，同样可以选择自动或设置分档。

有简单的直方图功能吗？

1 个答案: