直方图范围外的点从图中丢弃
Points outside histogram range are discarted from plot
我正在绘制值的直方图，我希望所有直方图的 bin 具有相同的值范围，因此可以比较图。为此，我指定了一个向量 x，其中包含每个 bin 的值和范围。
data = np.array([0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.32])
x = np.linspace(0, 0.2, 9)
plt.hist(data, x)
我注意到，如果我指定 x 的范围在 0 到 0.2 之间，那么大于 0.2 的值（示例中为 0.32）将从图中丢弃。
有没有办法在最后一个 bin 中累积所有大于 0.2 的值，并在第一个 bin 中累积所有小于 0.0 的值？
当然我可以做类似的事情
data[data>0.2] = 0.2
data[data<0.0] = 0.0
但我不想修改我的原始数组，也不必复制它，除非没有其他方法。
您可以将 bins 参数作为带分界的数组传递到任何您想要的地方。它不必是线性间隔的。但是，这将使条形图具有不同的宽度。对于您的特定情况，您可以使用数据数组的 .clip 方法。
data = np.array([0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.32])
x = np.linspace(0, 0.2, 9)
plt.hist(data.clip(min=0, max=0.2), x)
我正在绘制值的直方图，我希望所有直方图的 bin 具有相同的值范围，因此可以比较图。为此，我指定了一个向量 x，其中包含每个 bin 的值和范围。
data = np.array([0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.32])
x = np.linspace(0, 0.2, 9)
plt.hist(data, x)
我注意到，如果我指定 x 的范围在 0 到 0.2 之间，那么大于 0.2 的值（示例中为 0.32）将从图中丢弃。
有没有办法在最后一个 bin 中累积所有大于 0.2 的值，并在第一个 bin 中累积所有小于 0.0 的值？
当然我可以做类似的事情
data[data>0.2] = 0.2
data[data<0.0] = 0.0
但我不想修改我的原始数组，也不必复制它，除非没有其他方法。
您可以将 bins 参数作为带分界的数组传递到任何您想要的地方。它不必是线性间隔的。但是，这将使条形图具有不同的宽度。对于您的特定情况，您可以使用数据数组的 .clip 方法。
data = np.array([0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.32])
x = np.linspace(0, 0.2, 9)
plt.hist(data.clip(min=0, max=0.2), x)