tracer des histogrammes dont la hauteur des barres est égale à 1 dans matplotlib

Question

Je voudrais tracer un histogramme normalisé à partir d'un vecteur en utilisant matplotlib. J'essayé ce qui suit:

plt.hist(myarray, normed=True) 

ainsi que:

plt.hist(myarray, normed=1) 

mais ni option produit un axe y à partir de [0, 1] de telle sorte que les hauteurs de la barre de la somme de l'histogramme à 1. I J'aimerais produire un tel histogramme - comment puis-je le faire?

merci!

Answer 1

Il serait plus utile si vous posiez un exemple de travail plus complet (ou dans ce cas, non fonctionnel).

J'ai essayé les éléments suivants:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.random.randn(1000) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
n, bins, rectangles = ax.hist(x, 50, normed=True) 
fig.canvas.draw() 
plt.show() 

Cela fait produire un histogramme graphique à barres avec un axe y qui va de [0,1].

En outre, selon la documentation hist (c.-à-ax.hist? de ipython), je pense que la somme est bien aussi:

*normed*: 
If *True*, the first element of the return tuple will 
be the counts normalized to form a probability density, i.e., 
``n/(len(x)*dbin)``. In a probability density, the integral of 
the histogram should be 1; you can verify that with a 
trapezoidal integration of the probability density function:: 

    pdf, bins, patches = ax.hist(...) 
    print np.sum(pdf * np.diff(bins)) 

Donner cette solution après les commandes ci-dessus:

np.sum(n * np.diff(bins)) 

I obtenir une valeur de retour de 1.0 comme prévu. Rappelez-vous que normed=True ne signifie pas que la somme de la valeur à chaque barre sera l'unité, mais plutôt que l'intégrale sur les barres est l'unité. Dans mon cas np.sum(n) retourné environ 7.2767.

Answer 2

Je sais que cette réponse est trop tard étant donné que la question est datée 2010 mais je suis tombé sur cette question car je faisais face à un problème similaire moi-même. Comme déjà indiqué dans la réponse, normed = True signifie que la surface totale sous l'histogramme est égale à 1 mais la somme des hauteurs n'est pas égale à 1. Cependant, je voulais, pour faciliter l'interprétation physique d'un histogramme, faire un avec la somme des hauteurs égales à 1.

J'ai trouvé un indice dans la question suivante - Python: Histogram with area normalized to something other than 1

Mais je ne pouvais trouver un moyen de faire des barres imitent la histtype = fonction « étape » hist(). Cela m'a détourné à: Matplotlib - Stepped histogram with already binned data

Si la communauté le trouve acceptable, je voudrais mettre en avant une solution qui synthétise des idées à partir des deux postes ci-dessus.

import matplotlib.pyplot as plt 

# Let X be the array whose histogram needs to be plotted. 
nx, xbins, ptchs = plt.hist(X, bins=20) 
plt.clf() # Get rid of this histogram since not the one we want. 

nx_frac = nx/float(len(nx)) # Each bin divided by total number of objects. 
width = xbins[1] - xbins[0] # Width of each bin. 
x = np.ravel(zip(xbins[:-1], xbins[:-1]+width)) 
y = np.ravel(zip(nx_frac,nx_frac)) 

plt.plot(x,y,linestyle="dashed",label="MyLabel") 
#... Further formatting. 

Cela a fonctionné à merveille pour moi bien que dans certains cas, je l'ai remarqué que la gauche la plus « bar » ou le droit le plus « barre » de l'histogramme ne ferme pas en touchant le point le plus bas de la Y- axe. Dans un tel cas, l'ajout d'un élément 0 au début ou à la fin de y a permis d'obtenir le résultat nécessaire.

Je pensais juste partager mon expérience. Je vous remercie.

Answer 3

Si vous voulez que la somme de toutes les barres à l'unité égale, le poids de chaque bac par le nombre total de valeurs:

weights = np.ones_like(myarray)/float(len(myarray)) 
plt.hist(myarray, weights=weights) 

espoir qui aide, bien que le fil est assez vieux ...

Answer 4

Voici une autre solution simple utilisant la méthode np.histogram().

myarray = np.random.random(100) 
results, edges = np.histogram(myarray, normed=True) 
binWidth = edges[1] - edges[0] 
plt.bar(edges[:-1], results*binWidth, binWidth) 

Vous pouvez en effet vérifier que le total des sommes à 1 avec:

> print sum(results*binWidth) 
1.0