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)//6plt.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. WebSocket(一)-RFC6455

    1.官方在线 本地下载 参考翻译:gitbook

  2. Python extend()方法--list

    描述 extend()方法:在列表末尾追加可迭代对象中的元素. 语法 语法格式:list.extend(iterable) 参数 iterable:可迭代的对象,这里的对象可以是字符串.列表.元组.字 ...

  3. webpack4.0.1安装问题和webpack.config.js的配置变化

    The CLI moved into a separate package: webpack-cli. Please install 'webpack-cli' in addition to webp ...

  4. ffmpeg 多个音频合并 截取 拆分

    1 多个mp3文件合并成一个mp3文件 一种方法是连接到一起 ffmpeg64.exe -i "concat:123.mp3|124.mp3" -acodec copy outpu ...

  5. ==还款-代偿(csv循环自动代偿)

    问题: 解决:传递参数错误,上一步就错了 问题:代偿返回这些信息 解决:传递参数错误,应该为${repayWay1},但是一直写的是${repayWay} 问题:如何从csv文件中逐条取项目编号,进行 ...

  6. Mockito常用方法及示例

    Mockit是一个开源mock框架,官网:http://mockito.org/,源码:https://github.com/mockito/mockito 要使用Mockit,首先需要在我们工程中引 ...

  7. Python基础之数组和向量化计算总结

    一.多维数组 1.生成ndarray     (array函数) .np.array()生成多维数组 例如:import numpy as npdata1=[6,7.5,8,0,1]     #创建简 ...

  8. UIManager

    创建UIManager,管理所有UI面板 准备工作: 1. 创建Canvas并设置Tag为Main Canvas 2. 在Canvas下新建五个层级节点,因为UGUI显示层级越往下越靠前 using ...

  9. 常见的四种文本自动分词详解及IK Analyze的代码实现

    以下解释来源于网络-百度百科 1.word分词器 word分词 [1]  是一个Java实现的分布式的中文分词组件,提供了多种基于词典的分词算法,并利用ngram模型来消除歧义.能准确识别英文.数字, ...

  10. 【论文速读】Cong_Yao_CVPR2017_EAST_An_Efficient_and_Accurate_Scene_Text_Detector

    Cong_Yao_CVPR2017_EAST_An_Efficient_and_Accurate_Scene_Text_Detector 作者和代码 非官方版tensorflow实现 非官方版kera ...