如何在 python 的直方圖中為 bin 分配特定值？

Question

親愛的計算機科學家家庭

我想知道是否可以在直方圖中將我給出的任何值分配給某個 bin。 如果您在我的代碼中注意到它會生成一個直方圖，其中包含 2 個填充數量為 1 的 bin。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat May  9 20:23:51 2020

@author: DeAngelo
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math





fig,ax = plt.subplots(1,1)
a = np.array([11,75])
ax.hist(a, bins = [0,25,50,75,100])
ax.set_title("histogram of result")
ax.set_xticks([0,25,50,75,100])
ax.set_xlabel('marks')
ax.set_ylabel('no. of students')
plt.show()

首先，您能否理論上告訴計算機您要將分配的值放入 75-100 箱中。 並將其移至 0-25 bin。 這意味着我現在將在 0-25 箱中有 2 個條目。 但我的數組仍然是a=[11,75]

另一個例子是我有一個數組'b = np.array [3]'，我把它畫在我的直方圖上。 我知道這將被分配到 0-25 的 bin 中，但是我可以告訴計算機將它放入 75-100 的 bin 中嗎？

如果有怎么辦？

其次，我知道你可以使用np.mean(a)來計算平均值。 但是假設我想將該值放入對應於 75-100 的 bin 中。 那可能嗎？

我查看了這段代碼How to assign a number to a value drops in a certain bin ，但那是在古埃及象形文字中，不幸的是我的學位是物理學而不是那個。

如果你能幫助我，那對我來說意義重大。 <3

Answer 1

直方圖僅表示為條形圖，因此您可以操縱條形值。 在這里，您可以預先計算直方圖和 plot 它作為條形圖：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

a = np.array([11,75])
# calculate histogram values
vals, bins = np.histogram(a, bins = [0,25,50,75,100])
width = np.ediff1d(bins)

fig,ax = plt.subplots(1,1)

# plot histogram values as bar chart
ax.bar(bins[:-1] + width/2, vals, width)
ax.set_title("histogram of result")
ax.set_xticks([0,25,50,75,100])
ax.set_xlabel('marks')
ax.set_ylabel('no. of students')
plt.show()

這給了你你的例子。 但是，如果您願意，您現在可以在繪圖之前操縱條形值：

# the bin values
vals 
>>> array([1, 0, 0, 1])

# bin edges
bins
>>> array([  0,  25,  50,  75, 100])

# do manipulation -> remove one count from 75-100 bin and put in 0-25 bin
vals[-1] -= 1
vals[0] += 1

# plot new graph
fig,ax = plt.subplots(1,1)

# plot histogram values as bar chart
ax.bar(bins[:-1] + width/2, vals, width)
ax.set_title("histogram of result")
ax.set_xticks([0,25,50,75,100])
ax.set_xlabel('marks')
ax.set_ylabel('no. of students')
plt.show()

我必須評論一下，您這樣做的原因是什么？ 在您的示例中，您想要計算平均值並將其放入錯誤的 bin 中。 你當然可以像我上面展示的那樣做到這一點，但我不確定這意味着什么？

Answer 2

是的，這是可能的。 您可以通過將其分配給變量來捕獲直方圖 function 的返回值：

h = ax.hist(a, bins = [0, 25, 50, 75, 100])
h

(array([1., 0., 0., 1.]),
 array([  0,  25,  50,  75, 100]),
 <a list of 4 Patch objects>)

正如文檔所說，這是“一個元組（n，bins，patches）”。 我們只對計數和箱感興趣，所以讓我們將它們分配給各個變量：

counts, bins, _ = h

現在您可以以任何您喜歡的方式操作計數，例如將一個計數從第四個 bin 移到第一個 bin：

counts[3] -= 1
counts[0] += 1
counts

array([2., 0., 0., 0.])

我們可以將這些數據轉換為直方圖 plot，如文檔中weights參數下所示：

plt.hist(bins[:-1], bins, weights=counts);