matplotlib मानदंड हिस्टोग्राम

मैं matplotlib का उपयोग कर हिस्टोग्राम का हिस्सा खींचने की कोशिश कर रहा हूं।matplotlib मानदंड हिस्टोग्राम

पूरे हिस्टोग्राम को चित्रित करने के बजाय जिसमें बहुत से बाहरी और बड़े मूल्य हैं, मैं केवल एक छोटे से हिस्से पर ध्यान केंद्रित करना चाहता हूं। मूल हिस्टोग्राम इस तरह दिखता है:

hist(data, bins=arange(data.min(), data.max(), 1000), normed=1, cumulative=False) 
plt.ylabel("PDF")

enter image description here

और ध्यान केंद्रित करने के बाद यह इस तरह दिखता है: और

hist(data, bins=arange(0, 121, 1), normed=1, cumulative=False) 
plt.ylabel("PDF")

enter image description here

सूचना है कि पिछले बिन खींची जाती है सभी का सबसे बुरा वाई टिकों को स्केल किया जाता है ताकि योग बिल्कुल 1 हो (इसलिए वर्तमान सीमा से बाहर बिंदुओं को ध्यान में नहीं रखा जाता है)

मुझे पता है कि मैं पूरी संभव सीमा पर हिस्टोग्राम ड्राइंग करके और फिर अक्ष को उस हिस्से में प्रतिबंधित कर सकता हूं जिसमें मुझे दिलचस्पी है, लेकिन यह उस समय की गणना करने में बहुत समय बर्बाद कर देता है जो मैं नहीं करूँगा वैसे भी उपयोग/देखें।

hist(btsd-40, bins=arange(btsd.min(), btsd.max(), 1), normed=1, cumulative=False) 
axis([0,120,0,0.0025])

enter image description here

वहाँ एक तेज़ और आसान सिर्फ ध्यान केंद्रित क्षेत्र आकर्षित लेकिन अभी भी Y पैमाने सही पाने के लिए रास्ता नहीं है?

स्रोत

2012-09-05 cdecker

कैसे normed मूल्यों को ध्यान में डेटा के पूरे सेट लेने के बिना गणना की जाएगी? सामान्य रूप से, हिस्टोग्राम मानों की गणना की जानी चाहिए ताकि वक्र का अभिन्न अंग 1 की संख्या से विभाजित न हो। – chthonicdaemon

वितरण का वर्णन करने वाले फ़ंक्शन की अनुपस्थिति में आप जो कर सकते हैं, वह अंक की संख्या की गणना करता है और तदनुसार विभाजित होता है। – cdecker

हिस्टोग्राम का सबसेट प्लॉट करने के लिए, मुझे नहीं लगता कि आप पूरे हिस्टोग्राम की गणना करने के लिए चारों ओर जा सकते हैं।

क्या आपने numpy.histogram के साथ हिस्टोग्राम की गणना करने की कोशिश की है और फिर pylab.plot या कुछ का उपयोग कर एक क्षेत्र की साजिश रची है? अर्थात।

import numpy as np 
import pylab as plt 

data = np.random.normal(size=10000)*10000 

plt.figure(0) 
plt.hist(data, bins=np.arange(data.min(), data.max(), 1000)) 

plt.figure(1) 
hist1 = np.histogram(data, bins=np.arange(data.min(), data.max(), 1000)) 
plt.bar(hist1[1][:-1], hist1[0], width=1000) 

plt.figure(2) 
hist2 = np.histogram(data, bins=np.arange(data.min(), data.max(), 200)) 
mask = (hist2[1][:-1] < 20000) * (hist2[1][:-1] > 0) 
plt.bar(hist2[1][mask], hist2[0][mask], width=200)

मूल हिस्टोग्राम: Original histogram