matplotlib直方图框宽度的变化

Question

我正在matplotlib中创建直方图，但遇到了问题，因为当所有条的宽度都应该相同时，它们的宽度是不同的。这方面的一个例子如下：

显示迭代之间可变条形宽度的直方图

在图像中，左列具有完整的直方图，右列在完整直方图的各个部分中进行缩放。在完整的直方图中，由于某种未知的原因，两个试验之间的条形宽度不同，其中在缩放的右侧，它们具有相同大小的条形。我希望它们具有相同大小的条形图，其中 rwidth=1，并且相邻条柱之间没有间隙。

当我将rwide保留为默认值和将其设置为1时，都会发生这种情况。这里也提出了类似的问题，但它似乎与不同的刻度范围或重叠柱线的轮廓有关，这两者都不适用于我的图表。

有谁知道为什么我的箱子的宽度不同，或者我还可以尝试什么来使它们保持相同的宽度？

我正在使用的代码如下所示：

def graph_pvalues(both, selective, clearcut, trials, location):
    # define overall figure
    plt.figure(figsize=(16, int(project_images*(trials*0.15 + 0.5))))
    gs = gridspec.GridSpec(project_images-1, 3) 

    # plot one graph per substack size
    for v in range(project_images-1):
        # define subsets of data being graphed, remove nan values, and combine
        S_sub = selective[:, v]
        C_sub = clearcut[:, v]
        B_sub = both[:, v]
        graphed_data = [B_sub[~np.isnan(B_sub)], S_sub[~np.isnan(S_sub)], C_sub[~np.isnan(C_sub)]]

        # plot main graph
        ax1 = plt.subplot2grid((project_images-1, 3), (v, 0), colspan=2)
        ax1.hist(graphed_data, bins=50, rwidth=1, label=['both', 'selective', 'clearcut'])
        ax1.axis([0, 1, 0, trials])
        ax1.set_title("Disturbance at the %s using a substack of %i images" % (location, v+1))
        ax1.set_xlabel("p-value")
        ax1.set_ylabel("Number of trials")
        ax1.legend(prop={'size': 10})

        # plot zoom graph for 0 to 0.1
        ax2 = plt.subplot2grid((project_images-1, 3), (v, 2))
        ax2.hist(graphed_data, bins=10, range=(0, 0.1), label=['both', 'selective', 'clearcut'])
        ax2.axis([0, 0.1, 0, trials])
        ax2.set_title("Zoom 0 - 0.1 (%s, %i images)" % (location, v+1))
        ax2.set_xlabel("p-value")
        ax2.legend(prop={'size': 10})

    plt.tight_layout()

    plt.show()

Answer 1

正如Importance OfBeingErnest在注释中指出的那样，除非您在绘图时专门设置范围参数，否则箱子将在数据范围内分布。所以在我的例子中，对于某些行，范围是0-0.18，而在其他地方是0-0.98，因此导致了条宽的变化。解决方案是将直方图线修改为：

ax1.hist(graphed_data, bins=50, range=(0,1), label=['both', 'selective', 'clearcut'])

使用范围参数，并且 rwidth 参数不相关且可选。