尝试将浮点型diff_cross值作为频数绘制直方图遇阻求助

我有一组预分箱的数据，想绘制直方图，部分数据格式如下（原始无表头）：

| cos_low | cos_up | E_low | E_up | diff_cross |
|-1 |-0.9 |105 |162.9 |21.7861 |
|-1 |-0.9 |162.9 |220.8 |41.0181 |
|-1 |-0.9 |220.8 |278.7 |38.4258 |
|-1 |-0.9 |278.7 |336.6 |23.33 |
|-1 |-0.9 |336.6 |394.5 |7.47169 |
|-1 |-0.9 |394.5 |452.4 |1.41047 |
|-1 |-0.9 |452.4 |510.3 |0.190604 |
|-1 |-0.9 |510.3 |568.2 |0.0381209 |
|-1 |-0.9 |568.2 |626.1 |0 |
|-1 |-0.9 |626.1 |684 |0 |

完整数据包含角度和能量箱边，能量箱范围105到3000，共50个箱。我想把diff_cross作为每个能量箱的频数绘制直方图，但始终无法生成正确图像。

我试过Matplotlib官网针对已分箱数据的代码：

counts, bins = np.histogram(x)
plt.stairs(bins, counts)

但用法可能有误。也查过类似问题没找到合适方案，我的尝试代码如下：

import numpy as np
import sympy as smp
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy as spy
import pandas as pd

# 读取各通量数据文件
flux_0 = pd.read_csv("2d_bins_flux_0.txt", sep=" ", header=None)

# 命名列
flux_0.columns = ['cos_low', ' ', 'cos_up', ' ', 'E_low', ' ', 'E_up', ' ', 'diff_cross']

# 按角度拆分数据
flux_0_1 = flux_0.loc[lambda df: df['cos_low'] == -1, :] # 角度区间 -1.0 < x < -0.9
flux_0_2 = flux_0.loc[lambda df: df['cos_low'] == -.9, :] # 角度区间 -0.9 < x < -0.8

# 以下是出问题的部分，尝试过多种方法都无效
counts = flux_0_1.diff_cross
bins = flux_0_1.E_low
plt.hist(bins[:-1], bins, weights=counts)

我想要生成阶梯状的直方图，请帮忙解决问题。

解决方案 #

问题分析

1. 数据读取问题：用sep=" "会导致列名出现空列，建议用delim_whitespace=True处理任意空格分隔。
2. 直方图绘制方法错误：针对已有预分箱和计数的数据，plt.hist不是最优选择，plt.stairs（Matplotlib 3.4+）或plt.bar更适配。

修正后的代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 正确读取数据：处理任意空格分隔，直接指定列名
flux_0 = pd.read_csv("2d_bins_flux_0.txt", delim_whitespace=True, header=None, 
                     names=['cos_low', 'cos_up', 'E_low', 'E_up', 'diff_cross'])

# 按角度筛选数据
flux_0_1 = flux_0[flux_0['cos_low'] == -1]

# 提取完整箱边：需包含最后一个箱的右边界
bins = np.append(flux_0_1['E_low'].values, flux_0_1['E_up'].iloc[-1])
counts = flux_0_1['diff_cross'].values

# 绘制阶梯状直方图
plt.stairs(counts, bins, fill=True, edgecolor='black')

# 设置图表属性
plt.xlabel('Energy')
plt.ylabel('diff_cross')
plt.title('Histogram for angle bin -1.0 to -0.9')
plt.grid(axis='y', alpha=0.3)
plt.show()

低版本Matplotlib替代方案（用bar绘制）

# 计算每个箱的宽度
bin_widths = flux_0_1['E_up'] - flux_0_1['E_low']

# 绘制柱状直方图
plt.bar(flux_0_1['E_low'], counts, width=bin_widths, align='edge', edgecolor='black')

plt.xlabel('Energy')
plt.ylabel('diff_cross')
plt.title('Histogram for angle bin -1.0 to -0.9')
plt.grid(axis='y', alpha=0.3)
plt.show()

关键说明

• 数据读取：delim_whitespace=True自动处理任意数量空格分隔，避免空列问题。
• bins处理：plt.stairs需要长度为counts+1的完整箱边数组，需补充最后一个箱的右边界。
• 样式控制：fill=True填充阶梯区域，edgecolor设置边框提升可读性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者suhpec