在直方图中删除高于阈值的数据答案

【问题标题】：Remove data above threshold in histogram在直方图中删除高于阈值的数据
【发布时间】：2018-12-21 00:05:53
【问题描述】：

我的数据显示在带有以下代码的直方图中：角度=数据[列[3]]

num_bins = 23
avg_samples_per_bin = 200

# len(data['steering'])/num_bins
hist, bins = np.histogram(data['steering'], num_bins)
width = 0.7 * (bins[1] - bins[0])
center = (bins[:-1] + bins[1:]) * 0.5
plt.bar(center, hist, align='center', width=width)
plt.plot((np.min(angles), np.max(angles)), (avg_samples_per_bin, avg_samples_per_bin), 'k-')

显示以下内容：

我正在寻找一个可以删除行上所有数据的函数。或者换句话说，每个 bin 中的数据不能超过 200。

有没有一种巧妙的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

您可以选择低于某个阈值的值来屏蔽您的数组。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)
ax1.set_title("Some data")
ax2.set_title("Masked data < 80")

np.random.seed(10)
data = np.random.randn(1000)

num_bins = 23
avg_samples_per_bin = 200

hist, bins = np.histogram(data, num_bins)
width = 0.7 * (bins[1] - bins[0])
center = (bins[:-1] + bins[1:]) * 0.5
ax1.bar(center, hist, align='center', width=width)

threshold = 80
mask = hist < threshold

new_center = center[mask]
new_hist = hist[mask]

ax2.bar(new_center, new_hist, align="center", width=width)

plt.show()

这给出了：

【讨论】：