我已经在较大数据集的一组子集上运行了numpy.histogram()。我想将计算与图形输出分开，所以我不想在数据本身上调用matplotlib.pyplot.hist()。
原则上，这两个函数都采用相同的输入：原始数据本身，在分箱之前。 numpy 版本只返回 nbin+1 bin 边缘和 nbin 频率，而 matplotlib 版本继续制作情节本身。
那么有没有一种简单的方法可以从numpy.histogram() 输出本身生成直方图，而无需重新计算（并且必须保存输入）？
需要明确的是，numpy.histogram() 输出是nbin+1 bin 边缘的列表nbin bin；没有将这些作为输入的matplotlib 例程。
【问题讨论】：
标签： python numpy matplotlib histogram
您可以使用plt.bar 绘制numpy.histogram 的输出。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(1)
a = np.random.rayleigh(scale=3,size=100)
bins = np.arange(10)
frq, edges = np.histogram(a, bins)
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(edges[:-1], frq, width=np.diff(edges), edgecolor="black", align="edge")
plt.show()
【讨论】：
plt.hist 是 np.histogram 的包装器。由于np.histogram 不会将先前调用的输出带到np.histogram，因此plt.hist 也是如此。因此问题是：您想绘制通过np.histogram 获得的东西吗？如果是，请使用plt.hist，如果不是（例如，因为您需要操作数据），请不要使用plt.hist。这是有道理的，因为如果你操作数据，它就不再是直方图了，所以hist 函数不再负责。要绘制阶跃函数，请使用plt.step(...)。