如何在 Python 直方图中有对数 bin答案

【问题标题】：How to have logarithmic bins in a Python histogram如何在 Python 直方图中有对数 bin
【发布时间】：2011-10-14 21:42:09
【问题描述】：

据我所知，直方图函数中的选项 Log=True 仅指 y 轴。

P.hist(d,bins=50,log=True,alpha=0.5,color='b',histtype='step')

我需要 bin 在 log10 中等距分布。有什么可以做到的吗？

【问题讨论】：

如果这样做，您必须将每个 bin 中的计数除以 bin 宽度！

标签： python numpy matplotlib histogram

【解决方案1】：

以下代码说明了如何将bins='auto' 与对数刻度一起使用。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = 10**np.random.normal(size=500)

_, bins = np.histogram(np.log10(data + 1), bins='auto')
plt.hist(data, bins=10**bins);
plt.gca().set_xscale("log")

【讨论】：

【解决方案2】：

最直接的方法是只计算限制的 log10，计算线性间隔的 bin，然后通过提高到 10 的幂来转换回来，如下所示：

import pylab as pl
import numpy as np

data = np.random.normal(size=10000)

MIN, MAX = .01, 10.0

pl.figure()
pl.hist(data, bins = 10 ** np.linspace(np.log10(MIN), np.log10(MAX), 50))
pl.gca().set_xscale("log")
pl.show()

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 logspace() 创建几何序列，并将其传递给 bins 参数。并将xaxis的比例设置为对数比例。

import pylab as pl
import numpy as np

data = np.random.normal(size=10000)
pl.hist(data, bins=np.logspace(np.log10(0.1),np.log10(1.0), 50))
pl.gca().set_xscale("log")
pl.show()

【讨论】：

请注意，np.logspace(0.1,1.0,...) 将创建从 10**0.1 到 10**1.0 的范围，而不是从 0.1 到 1.0 的范围
应该是np.logspace(np.log10(0.1),np.log10(1.0),50)
查看我的回答，了解如何使用 bins='auto'
@AndreHolzner @OrangeSherbet 可以使用np.geomspace 直接指定端点。
请注意，照片与代码不匹配。 x 轴的范围应为 10**-1 到 10**0。

【解决方案4】：

除了上述内容之外，在 pandas 数据帧上执行此操作也可以：

some_column_hist = dataframe['some_column'].plot(bins=np.logspace(-2, np.log10(max_value), 100), kind='hist', loglog=True, xlim=(0,max_value))

我会提醒，标准化垃圾箱可能存在问题。每个 bin 都比前一个大，因此必须除以它的大小以在绘图之前标准化频率，而且似乎我的解决方案和 HYRY 的解决方案都没有考虑到这一点。

来源：https://arxiv.org/pdf/cond-mat/0412004.pdf

【讨论】：