python - Matplotlib 直方图 - 绘制大于给定值的值

Question

我有以下直方图:

它是用这段代码生成的:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as num


treshold_file='false_alarms.txt'
with open(treshold_file, 'r') as f2:
    lines = f2.readlines()
data = [line.split() for line in lines]
data1 = num.array(data)
data2= data1.astype(float)
plt.hist((data2), alpha=0.4,bins=[100,110,120,130,   140,150,160,180,200,250,300,350,400])
plt.xlabel("treshold")
plt.ylabel("Frequency")

我想为每个 bin 绘制大于或等于给定阈值的值的数量。

对于 bin 100，我想绘制样本数量 > 100，等等。

Answer 1

在构建必要的数据后，我会使用手动 bar 绘图:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# dummy data
data2 = np.random.randint(low=0, high=450, size=200)

bins = [100,110,120,130,140,150,160,180,200,250,300,350,400]
bincenters = (np.array(bins)[1:] + bins[:-1])/2
binwidths = np.diff(bins)
binvals = [np.sum(data2>=thresh) for thresh in bins[:-1]]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(bincenters, binvals, width=binwidths, alpha=0.4,
       edgecolor=['darkblue'])
ax.set_xlabel('threshold')
ax.set_ylabel('occurences')
ax.autoscale('x', tight=True)

plt.show()

结果:

数组 bins 实际上是阈值列表 (ndarray)。对于每个阈值，我们计算高于阈值的 data2 值的数量，这些是条形图的值，称为 binvals。我们跳过最后的索引，以在输出中获得正确的维度。辅助数组 bincenters 包含每个 bin 的中点(通过取两个对应边的平均值)。