uproot:从jupyter笔记本上的.root文件加载和重新绘制TH2直方图的最佳方法

时间:2020-09-04 09:32:54

标签: uproot

我是python和root的新手。以前,我一直在C ++环境中使用ROOT。 按照uproot教程,我可以从.root文件中读取我的TH2D图形

我现在想通过matplotlib或seaborn重新创建和重新绘制现有图形,但是我不了解导入的TH2的结构。 myTH2D._members()正确输出:

['fName',
 'fTitle',
 'fLineColor',
 'fLineStyle',
 'fLineWidth',
 'fFillColor',
 'fFillStyle',
 'fMarkerColor',
 'fMarkerStyle',
 'fMarkerSize',
 'fNcells',
 'fXaxis',
 'fYaxis',
 'fZaxis',
 'fBarOffset',
 'fBarWidth',
 'fEntries',
 'fTsumw',
 'fTsumw2',
 'fTsumwx',
 'fTsumwx2',
 'fMaximum',
 'fMinimum',
 'fNormFactor',
 'fContour',
 'fSumw2',
 'fOption',
 'fFunctions',
 'fBufferSize',
 'fBuffer',
 'fBinStatErrOpt',
 'fScalefactor',
 'fTsumwy',
 'fTsumwy2',
 'fTsumwxy']

myTH2D.edges输出右轴,myTH2D.values输出右计数(已通过plt.imshow(myTH2D.values)进行了确认。问题在我调用myTH2D.pandas()

count   variance
tof1 [ns]   tof2 [ns]       
[-inf, 4500.0)  [-inf, 4500.0)  0.0 0.0
[4500.0, 4507.142857142857) 0.0 0.0
[4507.142857142857, 4514.285714285715)  0.0 0.0
[4514.285714285715, 4521.428571428572)  0.0 0.0
[4521.428571428572, 4528.571428571428)  0.0 0.0
... ... ... ...
[7500.0, inf)   [6971.428571428572, 6978.571428571429)  0.0 0.0
[6978.571428571429, 6985.714285714286)  0.0 0.0
[6985.714285714286, 6992.857142857143)  0.0 0.0
[6992.857142857143, 7000.0) 0.0 0.0
[7000.0, inf)   0.0 0.0
123904 rows × 2 columns

并且用myTH2D.numpy()创建的ntuple以我不了解的方式嵌套:

(array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
        ...,
        [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]),
 [(array([4500.        , 4508.57142857, 4517.14285714, 4525.71428571,
          4534.28571429, 4542.85714286, 4551.42857143, 4560.        ,
          ...,
          7414.28571429, 7422.85714286, 7431.42857143, 7440.        ,
          7448.57142857, 7457.14285714, 7465.71428571, 7474.28571429,
          7482.85714286, 7491.42857143, 7500.        ]),
   array([4500.        , 4507.14285714, 4514.28571429, 4521.42857143,
          4528.57142857, 4535.71428571, 4542.85714286, 4550.        ,
          ...,
          6957.14285714, 6964.28571429, 6971.42857143, 6978.57142857,
          6985.71428571, 6992.85714286, 7000.        ]))])

您对如何处理这些元组有任何建议吗?

谢谢!

编辑:

使用以下语法,我几乎可以实现正确的绘图。与原始版本相比,它是翻转的:

plt.pcolormesh(myTH2D[1][0][0],myTH2D[1][0][1],myTH2D[0])

sx: original ROOT TH2D; dx: plt.pcolormesh numpy

尽管如此,我的问题仍然存在:我想通过熊猫处理数据,因此要加上标签:现在我不知道哪个是x轴,哪个是y轴。有什么想法吗?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

uproot3理解numpy.histogram。因此,您可以这样做:

import uproot3 as uproot
import numpy as np

x = np.random.normal(size=10000)
y = np.random.normal(size=10000)

f = uproot.recreate('example.root', compression=uproot.ZLIB(4))
f["h"] = np.histogram2d(x, y, 80)
f.close()

您现在应该在example.root中有一个名为TH2F的{​​{1}}

答案 1 :(得分:0)

从边缘和垃圾箱计数(myTH2D.numpy())的数组中,您可以使用以下任何一种技术在Matplotlib中对其进行绘制:

Python: Creating a 2D histogram from a numpy matrix

您提到了Seaborn,但我对此不太熟悉。当然,它具有类似的功能。

在最前沿,您可以安装uproot4hist>=2.0.0(以获取历史记录的预发行版),然后只需

myTH2D.to_hist().plot()

hist库的目标是成为直方图的一站式商店,并且接近其第一个非预发布版本。 (该系列从2.0.0开始,因为它接管了一个不再更新的项目的名称。“ hist”在名称上通常会丢失!)

Uproot 4代码库几乎可以替换当前的Uproot;它需要文档和文件写入功能。该接口与解决Uproot 3的接口问题(例如字符串vs字节字符串)略有不同,因此这就是为什么将其作为具有临时不同库名的逐步过渡来处理,而不是一次全部更改的原因。但是,如果您只是刚入门,则可能要从新库开始,这样就不必在不久的将来(今年秋天)习惯更改。