如何使用 matplotlib 模拟 plt.hist 绘制 np.histogram 的结果

Question

我喜欢这样绘制直方图：

data = [-0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 
    1.5, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.1, 3.2]

plt.hist(data, bins=5, range=[-1, 4], histtype='step')

现在，当我有某种大的输入数据（大于我的内存）时，我需要逐块填充直方图。例如像这样：

H, bins = np.histogram([], bins=5, range=[-1, 4])
for data in a_lot_of_input_files:
    H += np.histogram(data, bins=5, range=[-1, 4])[0]

但问题始终是，“我如何H再次绘制它，使其看起来就像以前的 matplotlib 版本。

我想出的解决方案如下所示：

plt.plot(bins, np.insert(H, 0, H[0]), '-', drawstyle='steps')

但是，看起来结果并不相同，创建H用于绘制它的副本的感觉也不是很好。

我缺少一些优雅的解决方案吗？（我还没有尝试使用plt.bar，因为当想要比较直方图时，条形图不能很好地工作）

Answer 1

不知道你说的“条形图不能很好地工作，当人们想要比较直方图时”是什么意思，

一种方法是使用plt.bar：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [-0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 
    1.5, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.1, 3.2]

plt.hist(data, bins=5, range=[-1, 4], histtype='step',edgecolor='r',linewidth=3)
H, bins = np.histogram(data[:6], bins=5, range=[-1, 4])
H+=np.histogram(data[6:], bins=5,range=[-1, 4])[0]

plt.bar(bins[:-1],H,width=1)

plt.show()

另一种选择是plt.step：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [-0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 
    1.5, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 3.1, 3.2]

plt.hist(data, bins=5, range=[-1, 4], histtype='step',edgecolor='r')
H, bins = np.histogram(data[:6], bins=5, range=[-1, 4])
H+=np.histogram(data[6:], bins=5,range=[-1, 4])[0]

bincentres = [(bins[i]+bins[i+1])/2. for i in range(len(bins)-1)]
plt.step(bincentres,H,where='mid',color='b',linestyle='--')

plt.ylim(0,6)

plt.show()

边缘并没有完全延伸，因此如果这对您来说是一个大问题，您可能需要在任一端添加一个 0-bin