使用Matplotlib绘制PyTorch一维Tensor直方图结果异常求助

异常出现的核心原因 #

plt.hist() 对PyTorch张量的维度解析逻辑和numpy数组不同：
你生成的是形状为torch.Size([1000])的一维Tensor，直接传入plt.hist()时，matplotlib不会将其识别为单组一维数据，而是误判为1000组、每组仅含1个样本的二维数据集。plt.hist()默认会为每组数据单独绘制直方图、分配独立配色，最终就会呈现出大量零散的多色竖线，完全不符合正态分布直方图的预期效果。

转numpy后正常的原理 #

调用a.numpy()得到的是形状为(1000,)的标准一维numpy数组，plt.hist()可以正确识别这是一组包含1000个样本的数据集，会自动对所有样本做分区间频数统计，最终输出正常的正态分布直方图。

其他可选解决方案 #

如果不想每次都做Tensor到numpy的转换，也可以用以下两种方案处理：

• 手动将张量拉平后传入：plt.hist(a.flatten())
• 将matplotlib升级到3.3及以上版本，新版本已原生适配PyTorch一维张量的输入，可直接绘制出正确结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shuaf98