使用Python Matplotlib结合双列表绘制直方图时遇单调递增错误求解

嘿，这个报错的问题我之前也碰到过！核心原因是你把Y列表直接塞给了hist函数的bins参数，但这个参数要求必须是单调递增的区间数组，而你的Y数据显然不是干这个用的——它是你从文件里读的另一列数值，大概率存在重复或者乱序的情况，所以触发了这个错误。

先理清楚你的需求，分三种常见情况给出解决方案：

情况1：你确实想画X的直方图（统计Time的分布） #

直方图的作用是统计一组数据的分布频率，plt.hist()的第二个参数bins是用来指定统计区间的，不是另一列数据。你可以让matplotlib自动计算合适的区间，或者手动定义单调递增的区间：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X, Y = [], []
for line in open('data_simple.txt', 'r'):
    values = [float(s) for s in line.split()]
    X.append(values[0])
    Y.append(values[1])

# 方案A：让matplotlib自动计算bins（最省心）
n, bins, patches = plt.hist(X, facecolor='g', alpha=0.75)

# 方案B：手动定义单调递增的区间，比如把X的范围分成10组
# bins = np.linspace(min(X), max(X), 10)
# n, bins, patches = plt.hist(X, bins=bins, facecolor='g', alpha=0.75)

plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Frequency')  # 直方图的y轴是数据出现的频率/次数
plt.show()

情况2：你其实想画柱状图（展示不同Time对应的Core数量） #

如果你的需求是展示每个Time点对应的Core数量，那你应该用柱状图plt.bar()，而不是直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X, Y = [], []
for line in open('data_simple.txt', 'r'):
    values = [float(s) for s in line.split()]
    X.append(values[0])
    Y.append(values[1])

# 绘制柱状图
plt.bar(X, Y, facecolor='g', alpha=0.75)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Num of Cores')
plt.show()

情况3：按Core数量分组，统计每组Time的分布 #

如果你的需求是把X（Time）按Y（Core数量）分组，然后分别画每组的直方图，可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from collections import defaultdict

X, Y = [], []
for line in open('data_simple.txt', 'r'):
    values = [float(s) for s in line.split()]
    X.append(values[0])
    Y.append(values[1])

# 按Core数量分组Time数据
core_groups = defaultdict(list)
for time, core_num in zip(X, Y):
    core_groups[core_num].append(time)

# 为每组绘制直方图，添加图例区分
for core, times in core_groups.items():
    plt.hist(times, label=f'Cores: {int(core)}', alpha=0.5)

plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend()
plt.show()

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