Python可视化-直方图

Question

以下两个问题是关于我正在试图构建的直方图。

(一)我希望这些回收箱如下：

    [0-10,10-20,...,580-590, 590-600].                                                               I tried the following code: 

 bins_range=[]                                                                                   
 for i in range(0,610,10):
    bins_range.append(i)                                                   
 plt.hist(df['something'], bins=bins_range, rwidth=0.95)

我希望看到上面的回收箱与它们对应的每个垃圾桶的样本数量，但是我只得到了10个桶(作为默认参数)。

2)如何改变y轴:假设我的最大箱包含40个样本，所以我希望它不是y轴上的40个，而是100%，其他的也是一样。也就是说，30 %是75%，20是50%等等。

Answer 1

您的代码似乎运行良好。甚至可以将range命令直接传递给hist的bins参数。

要得到y轴的百分比，我认为您需要两次传递:首先，计算回收箱，以知道最高的回收箱包含了多少。然后，使用1/highest作为权重进行绘图。有一个numpy np.hist不需要绘图就可以完成所有的计算。

使用PercentFormatter()以百分比显示轴。它将获得一个参数，以判断100%代表多少。使用PercentFormatter(max(hist))获得最高值为100%。如果您只希望总数为100%，只需通过PercentFormatter(len(x))，而不需要计算直方图两次。由于y轴在内部仍在值中，因此滴答不会出现在所需的位置。您可以使用plt.yticks(np.linspace(0, max(hist), 11))为每10%的滴答。

为了获得更好的分隔之间的酒吧，您可以设置一个明确的边缘颜色。最好没有rwidth=0.95

示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import PercentFormatter

x = np.random.rayleigh(200, 50000)
hist, bins = np.histogram(x, bins=range(0, 610, 10))
plt.hist(x, bins=bins, ec='white', fc='darkorange')
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(max(hist)))
plt.yticks(np.linspace(0, max(hist), 11))

plt.show()

​

​

PS:要使用matplotlib的标准yticks，并在内部以百分比表示y轴，可以使用hist的hist参数。当您想要交互地调整绘图的大小或缩放，或者需要以特定百分比的水平线时，这是非常方便的。

plt.hist(x, bins=bins, ec='white', fc='dodgerblue', weights=np.ones_like(x)/max(hist))
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(1))