請注意，我是matplotlib的新手，我正在嘗試將直方圖中的數據分散開來，可以在下面看到。以下是我編碼的結果：我想實現的是：我嘗試分散箱子，但它只會降低頻率，而不會分散圖表。以下是我的代碼：#Loading dataurl = 'https://raw.githubusercontent.com/diggledoot/dataset/master/uber-raw-data-apr14.csv'latlong = pd.read_csv(url)#Rounding off data for more focused resultsn=2latlong['Lon']=[round(x,n) for x in latlong['Lon']]latlong['Lat']=[round(x,n) for x in latlong['Lat']]#Plotplt.figure(figsize=(8,6))plt.title('Rides based on latitude')plt.hist(latlong['Lat'],bins=100,color='cyan')plt.xlabel('Latitude')plt.ylabel('Frequency')plt.xticks(np.arange(round(latlong.Lat.min(),1),round(latlong.Lat.max(),1),0.1),rotation=45)plt.show()如何以與我想要實現的直方圖類似的方式分隔 x 刻度線？
1 回答
UYOU
TA貢獻1878條經驗 獲得超4個贊
如果您這樣做
frequency, bins = np.histogram(latlong['Lat'], bins=20)
print(frequency)
print(bins)
你得到
[ 1 7 12 18 301 35831 504342 22081 1256 580
63 12 8 1 2 0 0 0 0 1]
[40.07 40.1725 40.275 40.3775 40.48 40.5825 40.685 40.7875 40.89
40.9925 41.095 41.1975 41.3 41.4025 41.505 41.6075 41.71 41.8125
41.915 42.0175 42.12 ]
你可以看到，有些計數與平均值相去甚遠。
您可以通過在指定的最小值和最大值之間剪切感興趣的變量來忽略那些遠離均值的條柱，然后繪制直方圖，如下所示
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#Loading data
url = 'https://raw.githubusercontent.com/diggledoot/dataset/master/uber-raw-data-apr14.csv'
latlong = pd.read_csv(url)
#Plot
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.title('Rides based on latitude')
plt.hist(np.clip(latlong['Lat'], 40.6, 40.9),bins=50,color='cyan')
plt.xlabel('Latitude')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
添加回答
舉報
0/150
提交
取消