如何提取Julia中PyPlot绘制直方图的坐标并导出用于GNUPlot？

没问题！要提取PyPlot直方图的坐标数据并保存成GNUPlot能处理的文本文件，关键是抓住plt.hist()函数返回的统计结果——它其实已经给了你所有需要的数据，不用额外去提取图像像素坐标~

步骤详解： #

1. 捕获直方图的核心数据
   当你调用plt.hist()时，它会返回三个值：

   • n：每个区间内的样本计数（也就是直方图柱子的高度）
   • bins：区间的边界值（比如10个区间会有11个边界点）
   • patches：绘图用的补丁对象（我们暂时不需要这个）

   修改你的代码，把这些值存下来：

   n, bins, patches = plt.hist(devx, 10)
   

2. 整理成GNUPlot友好的数据格式
   GNUPlot处理直方图时，通常需要区间位置和对应计数。你可以选择两种常用格式：

   • 区间中点 + 计数（最常用，方便画中心对齐的柱子）
   • 区间左边界 + 计数（适合画左对齐的柱子）

   这里以区间中点为例，计算代码如下：

   # 计算每个区间的中点：相邻两个边界的平均值
   midpoints = (bins[1:end-1] + bins[2:end]) ./ 2
   

3. 保存数据到文本文件
   用Julia的DelimitedFiles包可以轻松把数组写入文本文件，默认空格分隔（GNUPlot直接就能识别）：

   using DelimitedFiles
   
   # 把中点和计数合并成二维数组
   hist_data = hcat(midpoints, n)
   
   # 写入文件，空格分隔
   writedlm("histogram_data.txt", hist_data, " ")
   

   如果你需要自定义数字格式（比如保留几位小数），可以手动循环写入：

   open("histogram_data.txt", "w") do io
       for (m, cnt) in zip(midpoints, n)
           # 格式化输出：中点保留4位小数，计数取整数
           write(io, @sprintf("%.4f %.0f\n", m, cnt))
       end
   end
   

完整代码示例 #

using PyPlot, DelimitedFiles

# 生成原始数据
devx = randn(10000)

# 创建直方图并捕获数据
figure("pyplot_histogram")
n, bins, patches = plt.hist(devx, 10)
grid("on")
xlabel("deviation in x direction in \$\mu m\$")
ylabel("number of deviations")

# 计算区间中点
midpoints = (bins[1:end-1] + bins[2:end]) ./ 2

# 保存数据到文本文件
hist_data = hcat(midpoints, n)
writedlm("histogram_data.txt", hist_data, " ")

在GNUPlot中使用该数据 #

打开GNUPlot后，用以下命令就能画出和PyPlot一致的直方图：

set style fill solid 0.5 border -1  # 设置柱子填充样式
set xlabel "deviation in x direction in μm"
set ylabel "number of deviations"
set grid  # 显示网格

# 绘制直方图，boxwidth设为区间宽度（自动计算）
plot 'histogram_data.txt' using 1:2 with boxes lw 2 title "X Direction Deviations"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12407251