使用字典绘制直方图的最有效方法？ [复制]答案

【问题标题】：Most efficient way to plot Histogram using dictionary? [duplicate]使用字典绘制直方图的最有效方法？ [复制]
【发布时间】：2021-02-06 22:01:28
【问题描述】：

我正在分析 Python 中的国际象棋游戏，并试图生成 每局棋步数的直方图。目标是获得类似于此可视化的内容，其中似乎平均每场比赛有 70 步：

目前我有一个无序的dict：

{'106': 38,
 '100': 46,
 '65': 58,
 '57': 47,
 '54': 31,
 '112': 29,
 '93': 35,
 '91': 44,
 ...
 '109': 35,
 '51': 26}

其中键表示移动次数，值表示游戏次数。

我发现提取字典数据以绘制直方图非常困难。我已尝试提取到数据框，但无法以 matplotlib/seaborn 可读格式获取它。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib seaborn data-visualization chess

【解决方案1】：

这对你有用吗？

import matplotlib.pyplot as plt
dict = {'106': 38,...}
plt.bar([int(d) for d in dict.keys()], dict.values())
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

首先，我们将使用字典理解对您的字典进行排序：

d = {'106': 38,
 '100': 46,
 '65': 58,
 '57': 47,
 '54': 31,
 '112': 29,
 '93': 35,
 '91': 44,
 '109': 35,
 '51': 26}

sorted_d = {key:d[key] for key in sorted(d, key = lambda x: int(x))}

现在我们用 barplot 显示它：

import seaborn as sns
sns.barplot(x=list(sorted_d .keys()), y = list(d.sorted_d ()))

这是你得到的结果：

如果你不对字典进行排序，你会得到这个：

【讨论】：