在直方图中绘制和标记每个 bin答案

【问题标题】：Plotting and labeling each bin in a histogram在直方图中绘制和标记每个 bin
【发布时间】：2020-01-08 17:25:20
【问题描述】：

我有一个包含不同情绪类别（标签）的数据集。您可以从下面代码中定义的“标签”变量中查看哪些类别。这些类别中的每一个在此数据集中都有不同数量的可用数据，我试图通过直方图箱来表示数据集的分布。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#labels inside emo variable, however they are labeled with numbers from 0 to 6 in sequence according to labels variable
labels = ['angry', 'disgust', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise','neutral']
labels_np = np.array(labels)
#df_training is holding the train_set.csv, where I am selecting a single column which is 'emotion' 
emo = df_training["emotion"].hist()
plt.plot(labels_np,emo)

df_training['emotion']：

这是我得到的错误：

**ValueError:** x and y must have same first dimension, but have shapes (7,) and (1,)

这是所需的输出：

【问题讨论】：

除非您向他们提供Minimal, Complete, and Verifiable example，否则人们很难帮助您
至于代码部分，我已经给出了我所拥有的一切，我将尝试解释变量可能是什么，至于我想要实现的目标我想我已经描述了所有需要的东西，包括图片。
你需要给df_training
希望它现在更清楚，我已经在代码中评论了
如您所见，通常如果我不在情节中包含 labels_np ，我会将这些垃圾箱标记为从 0 开始（生气）到 6 （中性），并且我正在尝试使用上面的方法将它们命名为图片！

标签： python pandas matplotlib histogram

【解决方案1】：

您似乎只想绘制直方图并设置正确的标签。 df_training.hist 已经绘制了一个直方图，但使用 0,1,2,... 作为 x-labels。您可以通过调用 plt.xticks 来更改它。由于条形的中心位于 0.5,1.5,2.5,... 的位置，因此将刻度放在那里会使所有内容对齐。

由于您的数据仅包含从 0 到 6 的值，因此最好只有 7 个 bin，因此 8 个边界，hist 可以称为bins=range(8)。默认bins=10，绝对不是你想要的。

在下面的代码中，我删除了 x-grid 线，因为它们令人不安并且并不真正需要。 edgecolor 设置为ec='white' 以更好地区分条形。 df_training 的 'emotion' 列填充了一些随机数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

labels = ['angry', 'disgust', 'fear', 'happy', 'sad', 'surprise','neutral']
df_training = pd.DataFrame( {'emotion': np.random.randint(0, 7, 100)})
emo = df_training.hist(column='emotion', ec='white', bins=range(8))
plt.grid(False, axis='x')
plt.xticks(ticks=np.arange(0.5,6.6,1), labels=labels)
plt.show()

【讨论】：