具有两种颜色的 Matplotlib 绘图分布

Matplotlib graphing distribution with two colors

这里的目标是将高于某个阈值的值着色为一种颜色,将低于该阈值的值着色为另一种颜色。下面的代码试图将它分成两个直方图,但只有当阈值为 50% 时它才会看起来平衡。我假设我必须使用 discreetlevel 变量。

finalutilityrange 是一些带有一堆值的向量(你必须生成它来测试代码),我正在尝试绘制它。值 deter 是确定它们是蓝色还是红色的值。 discreetlevel 正是我想要的垃圾箱数量。

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

discreetlevel = 10
deter = 2

for x in range(0,len(finalutilityrange)):
    if finalutilityrange[x-1]>=deter:
        piraterange.append(finalutilityrange[x-1])
    else:
        nonpiraterange.append(finalutilityrange[x-1])

plt.hist(piraterange,bins=discreetlevel,normed=False,cumulative=False,color = 'b')
plt.hist(nonpiraterange,bins=discreetlevel),normed=False,cumulative=False,color = 'r')
plt.title("Histogram")
plt.xlabel("Utlity")
plt.ylabel("Probability")
plt.show()

这个答案没有解决您的代码,因为它不是独立的,但是对于您尝试执行的操作,默认直方图应该可​​以工作(假设 numpy/pyplot 已加载)

x = randn(100)
idx = x < 0.2 # Threshold to separate values
hist([x[idx], x[~idx]], color=['b', 'r'])

解释:

  1. 第一行只是生成一些随机数据进行测试,
  2. 为数据低于某个阈值的位置创建一个索引,这可以用 ~ 取反以找到它高于阈值的位置
  3. 最后一行绘制直方图。该命令采用单独组的列表进行绘制,这在这里没有太大区别,但如果 normed=True 它将

hist plot 可以做更多的事情,所以在你不小心自己实现它之前先看看文档。

这个解决方案比@user2699 的要复杂一些。我只是为了完整性而展示它。您可以完全控制 hist returns 的补丁对象,因此如果您可以确保您使用的阈值恰好位于 bin 边缘,则可以轻松更改所选补丁的颜色。您可以这样做,因为 hist 可以接受一系列 bin 边缘作为 bins 参数。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt 

# Make sample data
finalutilityrange = np.random.randn(100)
discreetlevel = 10
deter = 0.2

# Manually create `discreetlevel` bins anchored to  `deter`
binsAbove = round(discreetlevel * np.count_nonzero(finalutilityrange > deter) / finalutilityrange.size)
binsBelow = discreetlevel - binsAbove
binwidth = max((finalutilityrange.max() - deter) / binsAbove,
               (deter - finalutilityrange.min()) / binsBelow)
bins = np.concatenate([
           np.arange(deter - binsBelow * binwidth, deter, binwidth),
           np.arange(deter, deter + (binsAbove + 0.5) * binwidth, binwidth)
])

# Use the bins to make a single histogram
h, bins, patches = plt.hist(finalutilityrange, bins, color='b')

# Change the appropriate patches to red
plt.setp([p for p, b in zip(patches, bins) if b >= deter], color='r')

结果是具有不同颜色 bin 的同质直方图:

垃圾箱可能比您没有锚定到 deter 时宽一点。第一个或最后一个 bin 通常会稍微超出数据的边缘。