直方图操作以删除不需要的数据

Question

如何在特定频率计数下从python中的直方图中删除数据？

假设我有10个箱子，第一个箱子有4个，第二个有2个，第三个有1个，第四个有5个等等...... 现在我想摆脱计数为2或更少的数据。所以第二个bin会变为零，第三个就会变为零。

示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

gaussian_numbers = np.random.randn(1000)
plt.hist(gaussian_numbers, bins=12)
plt.title("Gaussian Histogram")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")

fig = plt.gcf()

给出：

我希望摆脱频率低于“X＆＃39; X＆＃39; （例如，频率= 100）。

想：

谢谢。

Answer 1

Une np.histogram来创建直方图。

然后使用np.where。给定一个条件，它会产生一系列布尔值，您可以使用它来索引直方图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

gaussian_numbers = np.random.randn(1000)

# Get histogram
hist, bins = np.histogram(gaussian_numbers, bins=12)

# Threshold frequency
freq = 100

# Zero out low values
hist[np.where(hist <= freq)] = 0

# Plot
width = 0.7 * (bins[1] - bins[0])
center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2
plt.bar(center, hist, align='center', width=width)
plt.title("Gaussian Histogram")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")

（情节部分灵感来自here。）