为了生成这个图,我做了:
bins = np.array([0.03,0.3,2,100])plt.hist(m,bins = bins,weights=np.zeros_like(m) + 1. / m.size)
但是,正如您所注意到的,我想绘制每个数据点的相对频率的直方图,只有3个不同大小的区间:
bin1 = 0.03 – > 0.3
bin2 = 0.3 – > 2
bin3 = 2 – > 100
由于最后一个bin的大小相对于其他bin非常大,因此直方图看起来很难看.如何修复直方图?我想改变箱子的宽度,但我不想改变每个箱子的范围.
解决方法 正如@cel指出的那样,这不再是直方图,但你可以用plt.bar和np.histogram来做你想要的.然后,您只需将xticklabels设置为描述bin边缘的字符串.例如:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltbins = [0.03,100] # your binsdata = [0.04,0.07,0.1,0.2,0.8,1,1.5,4,5,7,8,43,45,54,56,99] # random datahist,bin_edges = np.histogram(data,bins) # make the histogramfig,ax = plt.subplots()# Plot the histogram heights against integers on the x axisax.bar(range(len(hist)),hist,wIDth=1) # Set the ticks to the mIDdle of the barsax.set_xticks([0.5+i for i,j in enumerate(hist)])# Set the xticklabels to a string that tells us what the bin edges wereax.set_xticklabels(['{} - {}'.format(bins[i],bins[i+1]) for i,j in enumerate(hist)])plt.show()
编辑
如果您更新到matplotlib v1.5.0,您会发现该栏现在需要一个kwarg tick_label,这可以使这个绘图更容易(see here):
hist,bins)ax.bar(range(len(hist)),wIDth=1,align='center',tick_label= ['{} - {}'.format(bins[i],j in enumerate(hist)])总结
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