如何使用matplotlib中的直方图输出绘制散点图？

Question

我想绘制一个类似于这个的散点图：

我已经可以从我的数据中绘制出直方图，但我希望能够用同样的数据绘制散点图。是否有一种方法可以使用hist()方法的输出作为scatter plot的输入？或者在matplotlib中使用hist()方法绘制scatter plot的其他方法？

用于绘制直方图的代码如下：

data = get_data()
plt.figure(figsize=(7,4))
ax = plt.subplots()
plt.hist(data,histtype='bar',bins = 100,log=True)
plt.show()

- user1944257

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看一下这个答案，里面有绘制2D或3D直方图的代码... - Saullo G. P. Castro

Answer 1

我认为您正在寻找以下内容：

基本上plt.hist()输出两个数组（正如Nordev指出的一些补丁）。第一个是每个bin中的计数（n），第二个是bin的边缘。

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

# Create some example data
y = np.random.normal(5, size=1000)

# Usual histogram plot
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(121)
n, bins, patches = ax1.hist(y, bins=50)  # output is two arrays

# Scatter plot
# Now we find the center of each bin from the bin edges
bins_mean = [0.5 * (bins[i] + bins[i+1]) for i in range(len(n))]
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.scatter(bins_mean, n)

如果没有更多问题描述，这是我能想到的最好解决方案。如果我误解了，请谅解。

- Greg

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output 不仅包含两个数组，还包括一个 Patch 对象列表。为什么不使用“标准”的 n, bins, patches = ax1.hist(...，因为这会将返回的数组/列表解包到相应的变量中？在我看来，这些更直观的变量名使代码更易读。 - sodd

如果您不需要补丁程序，只需使用 np.histogram 即可。plt.hist 只是围绕着 histogram 的包装器，使用 plt.bar 绘制结果。 - tacaswell