我已经安装了 matplotlib 并尝试根据一些数据创建直方图:
#!/usr/bin/python
l = []
with open("testdata") as f:
line = f.next()
f.next() # skip headers
nat = int(line.split()[0])
print nat
for line in f:
if line.strip():
if line.strip():
l.append(map(float,line.split()[1:]))
b = 0
a = 1
for b in range(53):
for a in range(b+1, 54):
import operator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
vector1 = (l[b][0], l[b][1], l[b][2])
vector2 = (l[a][0], l[a][1], l[a][2])
x = vector1
y = vector2
vector3 = list(np.array(x) - np.array(y))
dotProduct = reduce( operator.add, map( operator.mul, vector3, vector3))
dp = dotProduct**.5
print dp
data = dp
num_bins = 200 # <- number of bins for the histogram
plt.hist(data, num_bins)
plt.show()
我从代码的最后部分得到一个错误:
/usr/lib64/python2.6/site-packages/matplotlib/backends/backend_gtk.py:621: DeprecationWarning: Use the new widget gtk.Tooltip
self.tooltips = gtk.Tooltips()
Traceback (most recent call last):
File "vector_final", line 42, in <module>
plt.hist(data, num_bins)
File "/usr/lib64/python2.6/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 2008, in hist
ret = ax.hist(x, bins, range, normed, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, **kwargs)
File "/usr/lib64/python2.6/site-packages/matplotlib/axes.py", line 7098, in hist
w = [None]*len(x)
TypeError: len() of unsized object
但是无论如何，您是否知道如何制作 200 个均匀间隔的箱子，并让您的程序将数据存储在适当的箱子中？
最佳答案
do you have any idea how to make 200 evenly spaced out bins, and have your program store the data in the appropriate bins?
例如，您可以将 NumPy 的 arange 用于固定 bin 大小(或 Python 的标准范围对象)，将 NumPy 的 linspace 用于均匀间隔的 bin。这是我的 matplotlib gallery 中的两个简单示例
import numpy as np
import random
from matplotlib import pyplot as plt
data = np.random.normal(0, 20, 1000)
# fixed bin size
bins = np.arange(-100, 100, 5) # fixed bin size
plt.xlim([min(data)-5, max(data)+5])
plt.hist(data, bins=bins, alpha=0.5)
plt.title('Random Gaussian data (fixed bin size)')
plt.xlabel('variable X (bin size = 5)')
plt.ylabel('count')
plt.show()
import numpy as np
import math
from matplotlib import pyplot as plt
data = np.random.normal(0, 20, 1000)
bins = np.linspace(math.ceil(min(data)),
math.floor(max(data)),
20) # fixed number of bins
plt.xlim([min(data)-5, max(data)+5])
plt.hist(data, bins=bins, alpha=0.5)
plt.title('Random Gaussian data (fixed number of bins)')
plt.xlabel('variable X (20 evenly spaced bins)')
plt.ylabel('count')
plt.show()
关于python - 如何从数据列表制作直方图并使用 matplotlib 绘制它，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24809757/
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