我尝试用这个answer创建图表。我愿意接受任何可行的解决方案。
视觉借用原始问题：

与这个问题不同的是，我已经计算了我的仓和频率值，所以我不使用numpy或matplotlib来计算。
下面是我的示例数据，我在下面的示例代码中将其称为df_fd：

low_bin   high_bin  frequency
0  13.142857  18.857143          3
1  18.857143  24.571429          5
2  24.571429  30.285714          8
3  30.285714  36.000000          8
4  36.000000  41.714286          7
5  41.714286  47.428571          7
6  47.428571  53.142857          1
7  53.142857  58.857143          1

基于引用的问题，下面是我的代码（df_fd是上面的DataFrame）：

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df_fd.low_bin, df_fd.frequency, width= df_fd.high_bin-df_fd.low_bin)
X,Y = np.meshgrid(bins, df_fd['frequency'])
Y = Y.astype(np.float)
Y[Y>df_fd['frequency']] = np.nan
plt.scatter(X,Y)

这个Y[Y>df_fd['frequency']] = np.nan语句失败了，我不知道如何绕过它。我明白它要做什么，我最好的猜测是将矩阵索引Map到DataFrame索引会有所帮助，但我不确定如何做到这一点。
谢谢你帮我！