python - 多个数据的直方图中的条形高度和宽度

Question

我正在尝试绘制一个包含多个并行数据的简单直方图。
我的数据是一组 2D ndarrays，它们都具有相同的尺寸(在本例中为 256 x 256)。

我有这个方法来绘制数据集:

def plot_data_histograms(data, bins, color, label, file_path):
        """
        Plot multiple data histograms in parallel
        :param data : a set of data to be plotted
        :param bins : the number of bins to be used
        :param color : teh color of each data in the set
        :param label : the label of each color in the set
        :param file_path : the path where the output will be save
        """
        plt.figure()
        plt.hist(data, bins, normed=1, color=color, label=label, alpha=0.75)
        plt.legend(loc='upper right')
        plt.savefig(file_path + '.png')
        plt.close() 

我按如下方式传递数据:

data = [sobel.flatten(), prewitt.flatten(), roberts.flatten(), scharr.flatten()]
labels = ['Sobel', 'Prewitt', 'Roberts Cross', 'Scharr']
colors = ['green', 'blue', 'yellow', 'red']

plot_data_histograms(data, 5, colors, labels, '../Visualizations/StatisticalMeasures/RMSEHistograms')

我得到了这个直方图:

我知道这可能很愚蠢，但我不明白为什么我的 yticks 从 0 变化到 4.5。我知道这是由于 normed 参数造成的，但即使阅读此内容；

If True, the first element of the return tuple will be the counts normalized to form a probability density, i.e., n/(len(x)*dbin). In a probability density, the integral of the histogram should be 1; you can verify that with a trapezoidal integration of the probability density function.

我不太明白它是如何工作的。

此外，一旦我将bins设置为等于5，并且直方图恰好有5个xticks(不包括边框)，我不明白为什么我有一些条形在一些厚度的中间，比如0.6厚的黄色的。由于我的 bins 数量和 xticks 匹配，我认为每组四个条形图应该集中在每个间隔内，就像前四个条形图发生的情况一样，完全集中在 [0.0, 0.2] 区间内。

提前谢谢您。

Answer 1

这令人困惑的原因是因为您在一个图上压缩了四个直方图。为了做到这一点，matplotlib 选择缩小条形并在它们之间留出间隙。在标准直方图中，如果 normed，所有箱的总面积为 1，或者为 N。这是一个简单的例子:

 a = np.random.rand(10)
 bins = np.array([0, 0.5, 1.0]) # just two bins
 plt.hist(a, bins, normed=True)

首先请注意，每个条形覆盖了其 bin 的整个范围:第一个条形的范围从 0 到 0.5，其高度由点数给出在这个范围内。
接下来，您可以看到两个条形的总面积为 1，因为 normed = True:每个条形的宽度为 0.5，并且高度为 1.2 和 0.8。

让我们用另一个分布再次绘制相同的图像，以便您可以看到效果:

 b = np.random.rand(10)
 plt.hist([a, b], bins, normed=True)

回想一下，蓝色条代表与第一个图中完全相同的数据，但它们现在的宽度小于一半，因为它们必须为绿色条腾出空间。您可以看到现在有两个条形加上一些空白覆盖了每个 bin 的范围。因此，在计算 bin 范围和 bar 面积时，我们必须假设每个 bar 的宽度实际上是所有 bar 的宽度加上空白间隙的宽度。

最后，请注意 xticks 没有与 binedges 对齐的地方。如果您愿意，您可以手动设置为这种情况，方法是:

plt.xticks(bins)

如果您没有先手动创建bins，您可以从plt.hist获取它:

counts, bins, bars = plt.hist(...)
plt.xticks(bins)