Matplotlib中的直方图上的多个断轴

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：问答

所以我有一些数据，我希望通过频率密度（不相等的类宽度）直方图进行绘图，并通过一些在线搜索，我创建了这个让我做这个。Matplotlib中的直方图上的多个断轴

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.xkcd() 
freqs = np.array([3221, 1890, 866, 529, 434, 494, 382, 92, 32, 7, 7]) 
bins = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 100, 200, 500, 1000, 1500]) 
widths = bins[1:] - bins[:-1] 
heights = freqs.astype(np.float)/widths 
plt.xlabel('Cost in Pounds') 
plt.ylabel('Frequency Density') 
plt.fill_between(bins.repeat(2)[1:-1], heights.repeat(2), facecolor='steelblue') 
plt.show() 

您可能然而看到的，这个数据延伸到数千的x轴和y轴（密度）从微小的数据（< 1）至广阔数据（> 100）不用。为了解决这个问题，我需要打破这两个轴。我迄今发现的最接近的帮助是this，我发现它很难使用。你能帮忙吗？
谢谢，Aj。

回答：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.xkcd() 
fig, ax = plt.subplots() 
freqs = np.array([3221, 1890, 866, 529, 434, 494, 382, 92, 32, 7, 7]) 
freqs = np.log10(freqs) 
bins = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 100, 200, 500, 1000, 1500]) 
width = 0.35 
ind = np.arange(len(freqs)) 
rects1 = ax.bar(ind, freqs, width) 
plt.xlabel('Cost in Pounds') 
plt.ylabel('Frequency Density') 
tick_labels = [ '{0} - {1}'.format(*bin) for bin in zip(bins[:-1], bins[1:])] 
ax.set_xticks(ind+width) 
ax.set_xticklabels(tick_labels) 
fig.autofmt_xdate() 
plt.show() 

以上是 Matplotlib中的直方图上的多个断轴 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/266337.html