python - 如何构建 numpy 二维数组的直方图

Question

我有一个 256x256 的值矩阵，我想绘制这些值的直方图

如果我没记错的话，直方图必须在值向量中计算，对吗？所以这是我尝试过的:

from skimage.measure import compare_ssim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

d = np.load("BB_Digital.npy")

n, bins, patches = plt.hist(x=d.ravel(), color='#0504aa', bins='auto', alpha=0.7, rwidth=0.85)

plt.grid(axis='y', alpha=0.75)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Blue channel Co-occurency matrix')
maxfreq = n.max()

# Set a clean upper y-axis limit.
plt.ylim(ymax=np.ceil(maxfreq / 10) * 10 if maxfreq % 10 else maxfreq + 10)
plt.show()

但是，我有一个非常奇怪的结果:

当我不使用 ravel 函数(使用 2D 矩阵)时，显示以下结果:

然而，这两个直方图似乎都是错误的，正如我后来验证的那样:

>>> np.count_nonzero(d==0)
51227
>>> np.count_nonzero(d==1)
2529
>>> np.count_nonzero(d==2)
1275
>>> np.count_nonzero(d==3)
885
>>> np.count_nonzero(d==4)
619
>>> np.count_nonzero(d==5)
490
>>> np.count_nonzero(d==6)
403
>>> np.max(d)
12518
>>> np.min(d)
0

如何构建正确的直方图？

附:Here is the file如果你能帮助我。

Answer 1

数据似乎是离散的。在两半处设置明确的 bin 边界可以显示每个值的频率。由于存在非常高但不常见的值，以下示例在 50 处截止:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

d = np.load("BB_Digital.npy")

plt.hist(d.ravel(), bins=np.arange(-0.5, 51),  color='#0504aa', alpha=0.7, rwidth=0.85)
plt.yscale('log')
plt.margins(x=0.02)
plt.show()

另一个可视化可以显示一个 pcolormesh，其中颜色使用对数刻度。由于值从 0 开始，加 1 可避免负无穷大:

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
import numpy as np

d = np.load("BB_Digital.npy")
plt.pcolormesh(d + 1, norm=LogNorm(), cmap='inferno')
plt.colorbar()
plt.show()

另一个可视化集中在对角线值上:

plt.plot(np.diagonal(d), color='navy')
ind_max = np.argmax(np.diagonal(d))
plt.vlines(ind_max, 0, d[ind_max, ind_max], colors='crimson', ls=':')
plt.yscale('log')