【问题标题】:Same y-axis scaling based on the highest value of several distribution histograms基于多个分布直方图的最大值的相同 y 轴缩放
【发布时间】:2016-07-28 22:12:21
【问题描述】:

我有几个包含传感器测量数据的数组。我想通过在 matplotlib 的帮助下绘制直方图来比较每个数组的频率分布。我的问题是,每个直方图的自动缩放 y 轴不同,因此当我并排看待它们时,我无法将它们按比例进行比较。在链接中的以下图片中,您可以看到 y 轴的最大值是绿色的 18% 和灰色的 30%。在这种情况下,我想让它们按发生的最高百分比自动缩放:30% greengray

这是我用来绘制每个直方图的代码摘录:

x = array_torque_VR
weights = 100*numpy.ones_like(x)/len(x) #maximum y-axis value is 100%
n, bins, patches = pyplot.hist(x, 20, weights=weights, facecolor='lime')
pyplot.xlabel('Torque in Nm')
pyplot.ylabel('Frequency in %')

我知道,可以通过“pyplot.ylim()”设置一个固定的最大 y 轴值。但在我的情况下,让这个值自动缩放很重要,我没有发现这样做。

你认为这个问题有解决方案吗? 非常感谢您的帮助!

【问题讨论】:

    标签: python matplotlib plot histogram


    【解决方案1】:

    您应该将直方图的数据创建和实际绘图分开。使用numpy.histogram 获取数据,然后同时绘制所有不同的案例。这比连续几次使用pyplot.hist 函数更有效。

    另见我在这里写的代码:

    Probability Distribution Function Python

    【讨论】:

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