显示具有非常不一致的条柱宽度的直方图

Question

为了生成此图，我执行了以下操作：

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，其中只有3个具有不同大小的条柱：

bin1 = 0.03 -

bin2 = 0.3 -

bin3=2-

直方图看起来很难看，因为最后一个面元的大小相对于其他面元来说非常大。如何修复直方图？我想改变箱子的宽度，但不想改变每个箱子的范围。

Answer 1

如果条柱的实际值并不重要，但是您想要一个数量级完全不同的值的直方图，您可以使用沿x轴的对数标度。这给了你等宽的条

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [0.04,0.07,0.1,0.2,0.2,0.8,1,1.5,4,5,7,8,43,45,54,56,99]

plt.hist(data,bins=10**np.linspace(-2,2,5)) 
plt.xscale('log')

plt.show()

当您必须使用 bin 值时，您可以执行

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [0.04,0.07,0.1,0.2,0.2,0.8,1,1.5,4,5,7,8,43,45,54,56,99]
bins = [0.03,0.3,2,100] 

plt.hist(data,bins=bins) 
plt.xscale('log')

plt.show()

然而，在这种情况下，宽度并不完全相等，但仍然可读。如果宽度必须相等，并且您必须使用您的箱子，我建议使用@tom的解决方案。

Answer 2

正如@cel所指出的，这不再是一个直方图，但您可以使用plt执行您的要求。条和np.直方图。然后只需将xticklabels设置为描述箱子边缘的字符串。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

bins = [0.03,0.3,2,100] # your bins
data = [0.04,0.07,0.1,0.2,0.2,0.8,1,1.5,4,5,7,8,43,45,54,56,99] # random data

hist, bin_edges = np.histogram(data,bins) # make the histogram

fig,ax = plt.subplots()

# Plot the histogram heights against integers on the x axis
ax.bar(range(len(hist)),hist,width=1) 

# Set the ticks to the middle of the bars
ax.set_xticks([0.5+i for i,j in enumerate(hist)])

# Set the xticklabels to a string that tells us what the bin edges were
ax.set_xticklabels(['{} - {}'.format(bins[i],bins[i+1]) for i,j in enumerate(hist)])

plt.show()

编辑

如果更新到matplotlib v1.5.0，您会发现bar，这可以使绘制更加容易（请参阅此处）：

hist, bin_edges = np.histogram(data,bins)

ax.bar(range(len(hist)),hist,width=1,align='center',tick_label=
        ['{} - {}'.format(bins[i],bins[i+1]) for i,j in enumerate(hist)])