np.random.choice 在直方图中有间隙

Question

我正在使用 np.random.choice 来构建投掷 2 个均匀加权骰子之和的直方图。 但是，当我运行代码时，应该有最多回报的 7 的值丢失了。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
z = 1/6
x = np.random.choice(values, 1000000, p=[z, z, z, z, z, z])
y = np.random.choice(values, 1000000, p=[z, z, z, z, z, z])

plt.hist(x + y, 12, color="green", edgecolor='black', linewidth=1.2, label="Uniform Dist", rwidth=.75)
plt.show()

关于出了什么问题的任何建议？

Answer 1

区间6.167 <= x < 7.0中没有值。 数字7包含在区间7.0 <= x < 7.833中。

我建议 plot 一个酒吧 plot 的离散频率。

plt.bar(*np.unique(x+y, return_counts=True))

Answer 2

问题是plt.hist分箱算法适用于实际值，而不适用于integer （离散）值。

解释

让我们看看 matplotlib 提出的 bin：

n, bins, _ = plt.hist(x + y, bb, color="green", edgecolor='black', linewidth=1.2, label="Uniform Dist", rwidth=.75)

bins是：

array([ 2.        ,  2.83333333,  3.66666667,  4.5       ,  5.33333333,
        6.16666667,  7.        ,  7.83333333,  8.66666667,  9.5       ,
       10.33333333, 11.16666667, 12.        ])

第六个柱的范围[bins[5], bins[6])等于[6.17, 7.00) - 注意，它是半开的。 因此没有integer 属于这个范围。

解决方案

解决方案是手动设置垃圾箱：

values = x + y
bins = np.arange(np.min(values) - .5, np.max(values) + 0.5, 1)

plt.hist(values, bins, color="green", edgecolor='black', linewidth=1.2, label="Uniform Dist", rwidth=.75)

bins等于array([0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, ..., 10.5, 11.5, 12.5]) 。