我已经从这个论坛上的不同职位,但我找不到一个答案,我看到的行为。
我有一个CSV文件,它的头有许多条目,每个条目有300个点。(csv文件的列)我想绘制一个直方图。x轴包含该列上的元素,y轴应该有每个bin内的样本数量。由于我有300个点,所有bin中的样本总数加在一起应该是300,所以y轴应该从0到50(只是一个例子)。然而,这些值是巨大的(400 e8),这是没有意义的。
表点mydata示例
1 |250.23 e-9 2| 250.123e-9.|三百|251.34e-9
请检查我的代码,下面。我使用pandas打开csv和Matplotlib的休息。
df=pd.read_csv("/home/pcardoso/raw_data/myData.csv")
# Figure parameters
figPath='/home/pcardoso/scripts/python/matplotlib/figures/'
figPrefix='hist_' # Prefix to the name of the file.
figSuffix='_something' # Suffix to the name of the file.
figString='' # Full string passed as the figure name to be saved
precision=3
num_bins = 50
columns=list(df)
for fieldName in columns:
vectorData=df[fieldName]
# statistical data
mu = np.mean(vectorData) # mean of distribution
sigma = np.std(vectorData) # standard deviation of distribution
# Create plot instance
fig, ax = plt.subplots()
# Histogram
n, bins, patches = ax.hist(vectorData, num_bins, density='True',alpha=0.75,rwidth=0.9, label=fieldName)
ax.legend()
# Best-fit curve
y=mlab.normpdf(bins, mu, sigma)
ax.plot(bins, y, '--')
# Setting axis names, grid and title
ax.set_xlabel(fieldName)
ax.set_ylabel('Number of points')
ax.set_title(fieldName + ': $\mu=$' + eng_notation(mu,precision) + ', $\sigma=$' + eng_notation(sigma,precision))
ax.grid(True, alpha=0.2)
fig.tight_layout() # Tweak spacing to prevent clipping of ylabel
# Saving figure
figString=figPrefix + fieldName +figSuffix
fig.savefig(figPath + figString)
plt.show()
plt.close(fig)
总而言之,我想知道如何使y轴值正确。
编辑:2020年7月6日
我希望密度估计器遵循这样的图:
1条答案
按热度按时间egdjgwm81#
不要使用
density='True'
,因为使用该选项时,显示的值是bin中的成员除以bin的宽度。如果该宽度很小(如在相当小的x
-值的情况下,值会变大)。**编辑:**好的,要对赋范曲线进行非赋范,需要将其乘以点数和一个bin的宽度。我做了一个更精简的例子: