直方图只有一个条形。

Question

我的数据——从pandas dataframe中提取出的196,585条numpy数组记录，正在被matplotlib.hist放入单个箱子中。这些数据最初是整数，因此我试图将它们转换为浮点数，如下所示，但它们仍未在10个bin之间分配。

有趣的是，整数数据的一个小子样本（使用df.sample(0.00x)）成功地分布。

如果你对数据准备或使用matplotlib的直方图函数有任何建议，我将不胜感激。

x = df[(df['UNIT']=='X')].OPP_VALUE.values
num_bins = 10
n, bins, patches = plt.hist((x[(x>0)]).astype(float), num_bins, normed=False, facecolor='0.5', alpha=0.8)
plt.show()

- A. Slowey

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尝试使用 log=True - 您的样本包含很少的大值，这会扭曲分布。您可能需要考虑将它们删除。 - cel

是的。看起来你需要将其放大到最大。你能打印出 print(n); print(bins); 的输出吗？ - Mad Physicist

你说得太对了，以至于log=True甚至都不起作用：print(bins)[1.00000000e+00 3.00000000e+09 6.00000000e+09 9.00000000e+09 1.20000000e+10 1.50000000e+10 1.80000000e+10 2.10000000e+10 2.40000000e+10 2.70000000e+10 3.00000000e+10]print(n) [1.86114000e+05 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00] - A. Slowey

Answer 1

很可能发生的情况是，x > 0.5 的数据点数量非常少，但是您确实有一些离群值会强制 hist 函数选择它所选择的比例尺。请尝试删除所有值 > 0.5（或者如果您不想转换为浮点数，则为1），然后重新绘图。

- Lakshmi Prakash

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我也遇到了这个问题，你能详细解释一下吗？我使用Z分数去除异常值后进行绘图，但是出现了这个问题。 - Scope

Answer 2

你应该修改箱子的数量，例如

number_of_bins = 200
bin_cutoffs = np.linspace(np.percentile(x,0), np.percentile(x,99),number_of_bins)

- Milad Naeimaei