Question

我有一个代表时间段的numpy数组，我正在直方图中绘制以获得一个很好的分布图，使用以下代码：

ax.hist(data,bins=100,range=(minimum,maximum),facecolor="r")

然而，我正在尝试修改此图形以使用线而不是条形来表示完全相同的数据，因此我可以将更多样本覆盖到同一绘图并使它们清晰（否则条形图彼此重叠）。到目前为止我尝试的是将数据数组整理成一个包含（时间，计数）的元组数组，然后使用

绘制它

ax.plot(data[:,0],data[:,1],color="red",lw=2)

然而，这并没有给我任何接近，因为我无法在我的情节中准确模拟直方图的bin选项。有更好的方法吗？

Answer 1

我参加聚会很晚 - 但也许这会对其他人有用。我认为你需要做的是将histtype参数设置为'step'，即

ax.hist(data,bins=100,range=(minimum,maximum),facecolor="r", histtype = 'step')

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

Answer 2

您可以保存hist的输出，然后绘制它。

import numpy as np
import pylab as p

data=np.array(np.random.rand(1000))
y,binEdges=np.histogram(data,bins=100)
bincenters = 0.5*(binEdges[1:]+binEdges[:-1])
p.plot(bincenters,y,'-')
p.show()

Answer 3

尝试ax.plot(zip(*data)[:][0],zip(*data)[:][1],color="red",lw=2)

Answer 4

Seaborn满足了我的需求

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt

sb.distplot(data, hist=False)
plt.show()

Answer 5

如果使用 seaborn 库，因为 distplot 函数已被弃用：

import seaborn

seaborn.histplot(data, element = 'poly', fill= False)

从matplotlib中的直方图数据绘制线图

5 个答案: