Python二维数组的累积直方图

Question

我有以下问题。我有一对N对的2D数组。例如：x = [[5,2]，[10,5]，[3,2]，......] （所以一组数组a = [5,10,3，...]和b = [2,5,2，...] 第一列（a）对应于项目数。 第二栏（b）是获得（a）栏中项目所需的时间。

我想绘制获得物品所用总时间的累积直方图。 x轴将在阵列（a）的区间中，并且y轴应该是（a）的每个区间的阵列（b）的时间的总和。即我想绘制“Nr of items”-vs-“获取（累计）的总时间”，而不是默认的“Nr of items”-vs-“数组中的实例数nr”

我希望这是有道理的。

Answer 1

这是你说的那个机会吗？

>>> pairs = [[5,2],[10,5],[3,2]]
>>> a, b = zip(*pairs)
>>> x = list(a)
>>> y = [reduce(lambda c, d: c+d, b[:i], 0) for i in range(1, len(b)+1)]
>>> x
[5, 10, 3]
>>> y
[2, 7, 9]

这里得到的y值是从b到该索引的所有值的总和。

Answer 2

这些天我倾向于成为matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net/）的忠实粉丝。它有很多内置功能，适用于您想要做的几乎所有类型的绘图。

以下是一大堆关于如何创建直方图的示例（包含图像和源代码）：

http://matplotlib.sourceforge.net/examples/pylab_examples/histogram_demo_extended.html

以下是hist()函数本身的文档：

http://matplotlib.sourceforge.net/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist

如果这不是您想要的，您可以浏览图库并寻找更合适的情节类型。它们都有源代码：

http://matplotlib.sourceforge.net/gallery.html

希望这就是你要找的东西。

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添加示例。那么这更符合您的需求吗？ （不再是直方图）：

如果是这样，这里是生成它的代码（x是示例输入）：

from pylab import *

x = [[5,2],[10,5],[3,2],[5,99],[10,22],[3,15],[4,30]]
a,b = zip(*x) #Unzip x into a & b as per your example

#Make a dictionary where the key is the item from a and the value
#is the sum of all the corresponding entries in b
sums = {}
for i in range(0,len(a)):
    sums[a[i]] = b[i] if not a[i] in sums else sums[a[i]] + b[i]

#Plot it
ylabel('Bins')
xlabel('Total Times')
barh(sums.keys(),sums.values(),align='center')
show()

如果没有，我会放弃并承认我仍然不太了解你想要什么。祝你好运！

Answer 3

我不确定那是你想要的......

x = [[5,2],[10,5],[3,2]]  
a,b=zip(*x) #(5, 10, 3),(2, 5, 2)  
tmp = []  
for i in range(len(a)):  
    tmp.extend(b[i:i+1]*a[i]) #[2, 2, 2, 2, 2, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 2]  
def cum(l):  
    c=0  
        for i in range(len(l)):  
            c+=l[i]  
            yield c  
y=list(cum(tmp)) #[2, 4, 6, 8, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 62, 64, 66]  
list(zip(range(1,1+len(y)),y)) #[(1, 2), (2, 4), (3, 6), (4, 8), (5, 10), (6, 15), (7, 20), (8, 25), (9, 30), (10, 35), (11, 40), (12, 45), (13, 50), (14, 55), (15, 60), (16, 62), (17, 64), (18, 66)]