Matplotlibのビンサイズ（ヒストグラム）

matplotlibを使用してヒストグラムを作成しています。

ビンの数ではなく、ビンのサイズを手動で設定する方法はありますか？

実際、それは非常に簡単です。ビンの数の代わりに、ビンの境界のリストを与えることができます。それらも不均等に分散する可能性があります。

plt.hist(data, bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 100])

均等に分散させたい場合は、単にrangeを使用できます。

plt.hist(data, bins=range(min(data), max(data) + binwidth, binwidth))

元の回答に追加されました

上記の行はdata、整数で満たされた場合にのみ機能します。以下のようmacrocosmeが指摘する、山車のためにあなたが使用することができます。

import numpy as np
plt.hist(data, bins=np.arange(min(data), max(data) + binwidth, binwidth))

Nビンの場合、ビンエッジはN + 1値のリストによって指定されます。最初のNは下部のビンエッジを示し、+ 1は最後のビンの上部エッジを示します。

コード：

from numpy import np; from pylab import *

bin_size = 0.1; min_edge = 0; max_edge = 2.5
N = (max_edge-min_edge)/bin_size; Nplus1 = N + 1
bin_list = np.linspace(min_edge, max_edge, Nplus1)

linspaceは、N + 1値またはNビンに分割されたmin_edgeからmax_edgeまでの配列を生成することに注意してください。

簡単な方法は、データの最小値と最大値を計算してから計算することだと思いますL = max - min。次にL、目的のビンの幅で除算し（これがビンサイズの意味であると想定しています）、この値の上限をビンの数として使用します。

私は物事が自動的に起こり、ビンが「素敵な」値に落ちるのが好きです。以下はかなりうまくいくようです。

import numpy as np
import numpy.random as random
import matplotlib.pyplot as plt
def compute_histogram_bins(data, desired_bin_size):
    min_val = np.min(data)
    max_val = np.max(data)
    min_boundary = -1.0 * (min_val % desired_bin_size - min_val)
    max_boundary = max_val - max_val % desired_bin_size + desired_bin_size
    n_bins = int((max_boundary - min_boundary) / desired_bin_size) + 1
    bins = np.linspace(min_boundary, max_boundary, n_bins)
    return bins

if __name__ == '__main__':
    data = np.random.random_sample(100) * 123.34 - 67.23
    bins = compute_histogram_bins(data, 10.0)
    print(bins)
    plt.hist(data, bins=bins)
    plt.xlabel('Value')
    plt.ylabel('Counts')
    plt.title('Compute Bins Example')
    plt.grid(True)
    plt.show()

結果には、ビンサイズの適切な間隔のビンがあります。

[-70. -60. -50. -40. -30. -20. -10.   0.  10.  20.  30.  40.  50.  60.]

変位値を使用してビンを均一にし、サンプルに適合させます。

bins=df['Generosity'].quantile([0,.05,0.1,0.15,0.20,0.25,0.3,0.35,0.40,0.45,0.5,0.55,0.6,0.65,0.70,0.75,0.80,0.85,0.90,0.95,1]).to_list()

plt.hist(df['Generosity'], bins=bins, normed=True, alpha=0.5, histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none')

私はOPと同じ問題を抱えていました（私はそう思います！）が、Lastaldaが指定した方法で動作させることができませんでした。質問を適切に解釈したかどうかはわかりませんが、別の解決策を見つけました（ただし、それはおそらく本当に悪い方法です）。

これは私がそれをした方法でした：

plt.hist([1,11,21,31,41], bins=[0,10,20,30,40,50], weights=[10,1,40,33,6]);

これはこれを作成します：

したがって、最初のパラメーターは基本的にビンを「初期化」します。具体的には、binsパラメーターで設定した範囲内の数値を作成しています。

これを示すために、最初のパラメーター（[1,11,21,31,41]）の配列と、2番目のパラメーター（[0,10,20,30,40,50]）の 'bins'配列を見てください。 ：

• 数値1（最初の配列から）は0から10の間（ 'bins'配列内）
• （最初の配列からの）数値11は、11と20の間にあります（「bins」配列内）
• 21（最初の配列から）は21と30（「bins」配列内）の間にあります。

次に、「重み」パラメーターを使用して各ビンのサイズを定義します。これは、重みパラメータに使用される配列です：[10,1,40,33,6]。

したがって、0から10のビンには値10が与えられ、11から20のビンには値1が与えられ、21から30のビンには値40が与えられます。

整数のx値を持つヒストグラムの場合、私は結局使用しました

plt.hist(data, np.arange(min(data)-0.5, max(data)+0.5))
plt.xticks(range(min(data), max(data)))

0.5のオフセットは、ビンをx軸の値の中央に配置します。このplt.xticks呼び出しは、すべての整数に目盛りを追加します。