在使用pyplot绘制直方图的时候我发现了一个问题,在给函数.hist()传参的时候,如果传入的组数不是刚刚好(就是说这个组数如果是使用(最大值-最小值)/组距计算出来,而这个数字不是整除得来而是取整得来的话),图像就会产生偏移现象。

看下面这段代码:绘制IMDB排行前1000电影的时长分布直方图

# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
# 数据准备
file_path = "./IMDB-Movie-Data.csv" df = pd.read_csv(file_path)
runtime_data = df["Runtime (Minutes)"]
# 计算组数
max_runtime = max(runtime_data)
min_runtime = min(runtime_data)
num_bin = int((max_runtime-min_runtime)//6)
# 配置图形参数
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.grid(alpha=0.5)
# 绘图
plt.hist(runtime_data, num_bin)
plt.xticks(range(min_runtime, max_runtime+6, 6))
plt.show()

结果如下:

  • 产生这个问题的原因就在于,在这个程序中max_runtime-min_runtime的值是125,不能被6整除,所以产生了偏移。

    如果我们将上述代码中的(max_runtime-min_runtime)//6和plt.xticks(range(min_runtime, max_runtime+6, 6))中的6更换为一个能被125整除的数,比如5,结果会是如何呢?

  • 我们可以看到问题解决了,偏移消失了,但是这并不是解决问题的根本办法,如果我们就是要用6作为组距而不想偏移呢?

    我们可以传入一个列表参数来解决这个问题
# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
# 数据准备
file_path = "./IMDB-Movie-Data.csv" df = pd.read_csv(file_path)
runtime_data = df["Runtime (Minutes)"]
# 将传参从组数改为传入列表
max_runtime = max(runtime_data)
min_runtime = min(runtime_data) plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) plt.hist(runtime_data, range(min_runtime, max_runtime+6, 6))
plt.grid(alpha=0.5)
plt.xticks(range(min_runtime, max_runtime+6, 6))
plt.show()

结果如图:

关于matplotlib绘制直方图偏移的问题的更多相关文章

  1. NumPy使用 Matplotlib 绘制直方图

    NumPy - 使用 Matplotlib 绘制直方图 NumPy 有一个numpy.histogram()函数,它是数据的频率分布的图形表示. 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为bin,变量hei ...

  2. matplotlib绘制直方图【柱状图】

    代码: def drawBar(): xticks = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']#每个柱的下标说明 gradeGroup = {'A':200,'B':250,'C':330 ...

  3. Python:matplotlib绘制直方图

    使用hist方法来绘制直方图:     绘制直方图,最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins,另外你也可以设置一些颜色.类型参数: plt.hist(np.random.randn(1 ...

  4. numpy和matplotlib绘制直方图

    使用 Matplotlib Matplotlib 中有直方图绘制函数:matplotlib.pyplot.hist()它可以直接统计并绘制直方图.你应该使用函数 calcHist() 或 np.his ...

  5. 4.matplotlib绘制直方图

      # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a=[131, ...

  6. 利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图、折线图、饼图

    利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib. ...

  7. matplotlib如何绘制直方图、条形图和饼图

    1 绘制直方图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib def hist1(): # 设置matpl ...

  8. python包matplotlib绘制图像

    使用matplotlib绘制图像 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator impor ...

  9. matplotlib绘制动画

    matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,具体使用可以参考官方帮助文档.下面是一个很基本的例子: """ A simple example of an ...

随机推荐

  1. Autohotkey常用命令

    //输入密码#1::send test1234sleep 600send {enter}return //打开程序; win + t: open total cmd#t::IfWinNotExist ...

  2. 遍历其 interator

    当用户自定义数据结构的时候, 如果做遍历呢, 这个时候就需要遍历器 interator 了, 它允许用户定义遍历自己自定义数据结构的方式 当用户定义了iterator, 就可以使用 for of 来遍 ...

  3. js DateTime函数

    ---恢复内容开始--- 一.js获取当前日期时间var myDate = new Date();myDate.getYear();        //获取当前年份(2位)myDate.getFull ...

  4. webpack(5) -开发环境

    使用 source map (仅用于开发环境) 当 webpack 打包源代码时,可能会很难追踪到 error(错误) 和 warning(警告) 在源代码中的原始位置.例如,如果将三个源文件(a.j ...

  5. emqx源码编译

    1  下载  github上下载 2  找台虚拟机,安装编译所需的环境,erlang   make等 3  执行make命令 重点说一下第3步: 主要是make命令报错 解释:执行make命令后,依赖 ...

  6. yum 运行失败

    https://stackoverflow.com/questions/47633870/rpm-lib64-liblzma-so-5-version-xz-5-1-2alpha-not-found- ...

  7. Adobe XD 介绍

    Adobe XD 关于XD这个软件我也是经过别人介绍才知道的,刚出来每两年,之前是没有中文版的,最近才更新了中文版,使用起来更加方便了. 这就是主界面,界面十分简洁但又一目了然,同时主界面还会有链接, ...

  8. 铁大Facebook隐私保护NABCD

    隐私保护功能: N:满足了用户保护自己隐私信息的需求 A:对每一项用户可能需要保护的信息,我们都会添加仅自己可见.指定人可见.部分人可见或所有人可见设置 B:让用户的信息受到更全面的保护,而不仅仅是对 ...

  9. python迭代器的原理及应用

    ''''什么是迭代器?迭代的工具1.什么是迭代? 迭代是一个重复的过程,每一次重复都是基于上一次结果而进行的while True: print('hello world')像上面做这种单纯的重复并不是 ...

  10. sitecore8.2 如何关闭性能计数器

    在Sitecore.config文件或补丁文件修改Counters.Enabled为false值,此key默认为true;然后再修改Sitecore.Tasks.CounterDumpAgent 时间 ...