用Python将直方图转换为曲线

Question

我有这段代码。

df1 = df['T1'].values

df1 = df1 [~np.isnan(df1 )].tolist()

plt.hist(df1 , bins='auto', range=(0,100))
plt.show()

这给了我这个图表

和这段代码

df2 = df['T2'].values

df2 = df2 [~np.isnan(df2 )].tolist()

plt.hist(df2 , bins='auto', range=(0,100))
plt.show()

这给了我这个

有没有办法将直方图转换为曲线，然后将它们组合在一起？

类似于这样：

- asmgx

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直方图返回值 data = plt.hist(...)，您可以使用 plt.plot(data[0])。 - furas

Answer 1

也许你想像这样绘制步骤

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

d1 = np.random.rayleigh(30, size=9663)
d2 = np.random.rayleigh(46, size=8083)

plt.hist(d1 , bins=np.arange(100), histtype="step")
plt.hist(d2 , bins=np.arange(100), histtype="step")
plt.show()

- ImportanceOfBeingErnest

Answer 2

你可以使用 np.histogram：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

chisq = np.random.chisquare(3, 1000)
norm = np.random.normal(10, 4, 1000)

chisq_counts, chisq_bins = np.histogram(chisq, 50)
norm_counts, norm_bins = np.histogram(norm, 50)

ax.plot(chisq_bins[:-1], chisq_counts)
ax.plot(norm_bins[:-1], norm_counts)

plt.show()

对于你的数据这个具体情况，由于存在异常值，我们需要在绘图之前进行剪切：

clipped_df1 = np.clip(df1, 0, 100)
clipped_df2 = np.clip(df2, 0, 100)

# continue plotting

- gmds

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获取到以下错误：Out[77]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x1b9ea4e0>] - asmgx

@asmgx 这并不是错误；你可能需要在此之后调用 plt.show()。 - gmds

谢谢，现在它可以用于您发布的示例，但不能用于我的数据。我得到的图形看起来像这样 https://i.stack.imgur.com/Ng416.png - asmgx

@asmgx 的原因是您的数据中存在一些离群值，这可能是您传递了 range=(0, 100) 的原因。我将编辑我的代码来纠正这个问题。 - gmds