python - plt.hist - 计数的权重因子 0.0667

Question

我已成功从 list x 创建直方图。

历史计数应乘以系数 0.0667。如果我使用 plt.hist 的权重函数，我会收到错误。

这是我已经尝试过的!

counts= plt.hist(x,bins=[0,0.01,0.02], weights=(x*0.06666), facecolor='grey')

我想这是一个非常简单的问题，但我是Python新手!

Answer 1

在Python中，你不能将一个列表与一个因子相乘(除非你使用numpy数组，这在这种情况下可能是最好的主意)。

尝试

x_weights = [i*0.06666 for i in x]
counts = plt.hist(x,bins=[0,0.01,0.02], weights=x_weights, facecolor='grey')

或

import numpy as np
counts= plt.hist(x,bins=[0,0.01,0.02], weights=np.asarray(x)*0.06666, facecolor='grey')

此外，您的权重看起来已经四舍五入了。您应该考虑将权重因子保存到局部变量，然后在绘制直方图时使用它

编辑:现在我(希望)意识到真正的问题，以下是如何处理数据:

Numpy 数组可以而且应该是多维的。如果您对 332 个输出进行 15 次模拟，那么自然会产生形状为 (15L, 332L) 的 2D 数组，这意味着您将获得一个具有 15 行和 332 列的矩阵。

第 1 步:

准备你的 numpy 数组:

x = np.zeros(shape=(15,332)) # this creates a 2D-matrix full of "0"

第 2 步:

将每个模拟的输出写入相应的行:

for i_run in range(15):
    x[i_run,:] =  # result of the simulation # i_run

第 3 步:

计算 15 次模拟运行的 332 个值的平均值:

x_mean = np.mean(x, axis=0)

axis=0 告诉 python 计算列的平均值。 axis=1 将返回行的平均值。

第 4 步:

现在您可以简单地绘制这些平均值的直方图:

counts = plt.hist(x_mean,bins=[0,0.01,0.02], facecolor='grey')

仍然让我困惑的是你所说的“计数”。对我来说“计数”是一个整数。我只能数“0, 1, 2, 3, 4, ...”，不能数“0, 0, 0, 0.11, 0.11, 0.15, ...”