我有两个列表，x和y。x包含字母A-Z，Y包含它们在文件中的频率。我尝试研究如何在直方图中绘制这些值，但在理解如何绘制它方面没有成功。n,bins,patches=plt.hist(x,26,normed=1,facecolor='blue',alpha=0.75)x会是上述列表中的列表x吗？ 最佳答案 hist作用于一组值并计算并从中绘制直方图。在您的情况下，您已经预先计算了每个组(字母)的频率。要以直方图形式表示您的数据，请使用更好的matplotlibbar:importnumpyasnpimportmatplotlib.py

我是matplotlib(1.3.1-2)的新手，我找不到合适的起点。我想用matplotlib在直方图中绘制点随时间的分布。基本上我想绘制一个日期出现的累积总和。date2011-12-132011-12-132013-11-012013-11-012013-06-042013-06-042014-01-01...这样就可以了2011-12-13->2times2013-11-01->3times2013-06-04->2times2014-01-01->once由于多年来会有很多点，我想在我的x-Axis上设置startdate和enddate，然后标记n-timesteps(即1

假设我使用scipy/numpy创建了一个直方图，所以我有两个数组:一个用于bin计数，一个用于bin边缘。如果我使用直方图来表示一个概率分布函数，我怎样才能有效地从该分布中生成随机数？ 最佳答案 这可能是np.random.choice在@Ophion的答案中所做的，但是您可以构造一个归一化的累积密度函数，然后根据统一的随机数进行选择:from__future__importdivisionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.random.normal(size=1

我创建了一个dictionary来计算每个键在list中出现的次数，现在我想绘制其内容的直方图。这是我要绘制的字典的内容:{1:27,34:1,3:72,4:62,5:33,6:36,7:20,8:12,9:9,10:6,11:5,12:8,2:74,14:4,15:3,16:1,17:1,18:1,19:1,21:1,27:2}到目前为止，我写了这个:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltpos=np.arange(len(myDictionary.keys()))width=1.0#giveshistogramaspecttotheb

在我的Jupyter笔记本中，我现在使用%matplotlibnotebook而不是%matplotlibinline，现在我可以在Jupyter上与我的绘图进行交互，这真是太棒了。但是，当我尝试制作直方图时，我得到一个空白图:如果我使用%matplotlibinline一切正常:发生了什么事？ 最佳答案 看到我上面的评论确实帮助某人解决了问题，我将其发布为答案。如果您从%matplotlibinline切换到%matplotlibnotebook而不重新启动内核，则会出现此问题。从%matplotlibnotebook切换到%ma

我正在绘制一个直方图，我有三个要一起绘制的数据集，每个数据集都有不同的颜色和线型(虚线、点线等)。我还提供了一些透明度，以便看到重叠的条形。关键是我希望每个条的边缘不要像内部那样变得透明。这是一个例子:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.random.random(20)y=np.random.random(20)z=np.random.random(20)fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111)ax.hist(x,bins=np.arange(0,1,0.1),ls='dashed',a

在使用seaborn和Jupyter笔记本做一些练习题时，我意识到distplot()图在各个bin上没有文档中所有示例图所具有的较暗轮廓。我尝试使用Pycharm创建图表并注意到同样的事情。认为这是一个海洋问题，我尝试了一些使用matplotlib的hist()图表，但得到了相同的结果。importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnstitanic=sns.load_dataset('titanic')plt.hist(titanic['fare'],bins=30)生成了以下图表:最后我偶然发现了plt.hist()函数上的'edgeco

我有周期性数据，它的分布最好围绕一个圆圈可视化。现在的问题是如何使用matplotlib进行可视化？如果没有，用Python可以轻松完成吗？这里我生成了一些我想用圆形直方图可视化的示例数据:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#Generatingrandomdataa=np.random.uniform(low=0,high=2*np.pi,size=50)在关于SX的问题中有几个示例Mathematica.我想生成一个类似于以下内容之一的图: 最佳答案 从this开始来自画廊的例

我想使用Matplotlib在预先计算的数据上绘制直方图。例如，假设我有原始数据data=[1,2,2,3,4,5,5,5,5,6,10]鉴于这些数据，我可以使用pylab.hist(data,bins=[...])绘制直方图。在我的例子中，数据已被预先计算并表示为字典:counted_data={1:1,2:2,3:1,4:1,5:4,6:1,10:1}理想情况下，我想将这个预先计算的数据传递给一个直方图函数，让我可以控制bin宽度、绘图范围等，就好像我传递了原始数据一样。作为一种解决方法，我将计数扩展到原始数据:data=list(chain.from_iterable(repea

谁能解释一下直方图中的“bins”是什么(matplotlibhist函数)？假设我需要绘制一些数据的概率密度函数，我选择的bin如何影响它？我该如何选择它们？(我已经在matplotlib.pyplot.hist和numpy.histogram库中阅读过它们，但我不明白) 最佳答案 bins参数告诉您数据将被分成多少个bin。您可以将其指定为整数或bin边缘列表。例如，这里我们要求20个箱子:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.random.randn(1000)plt.