Python matplotlib绘制直方图时bins与数组类别不匹配问题求助

问题根源 #

你直接给hist方法传入bins = 17时，matplotlib会自动在你的数据取值范围（700~1090）内划分17个等宽区间，每个区间宽度约为22.94，远大于不同权重值的间隔，会导致多个权重值被归入同一个bin，最终统计的计数不符合预期。

解决逻辑 #

要实现每个权重类别对应单独一个bin，你需要手动指定bin的边界，让每个bin恰好只容纳对应类别的权重值：

• 先提取所有唯一的权重值并排序
• 以每个值±0.5作为对应bin的左右边界，保证整数值不会跨区间落入多个bin

修改后可运行代码 #

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
     
# 数据集
weights = np.array([901, 870, 970, 790, 1090, 960, 980, 820, 840, 890, 
                    1010, 920, 700, 880, 910, 890, 790, 810, 990, 750])

# 生成自定义bins：每个唯一权重值对应一个bin
unique_weights = np.sort(np.unique(weights))
bins = np.concatenate([unique_weights - 0.5, [unique_weights[-1] + 0.5]])

# 绘制直方图
fig, ax = plt.subplots(figsize =(10, 7))
ax.hist(weights, bins = bins)
plt.axis([700,1091,0,2])
    
# 显示图表
plt.show()

运行后每个权重类别会对应单独的柱子，重复值对应的柱子高度为2，其余为1，符合预期。如果你是按自定义规则划分17个类别，只需把上述bins替换为你自己定义的17个区间的边界数组即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Margaux