使用Python绘制直方图

2017-09-05 150 views 1 likes

我有一个矩阵A（20374,1）。我想使用这些数据绘制直方图（DVH）。使用Python绘制直方图

我的代码如下。

edge_A = np.linespace(0, max(A), 1000) 
x_A = np.linespace(0.5*max(A)/1000, max(A), 1000) 
n_A = np.histogram(A, bins=edge_A) 
y_A = 1 - np.cumsum(n_A/len(A), axis=0) 
plt.figure() 
plt.plot(x_A, y_A) 
plt.show()

但是，这个代码是不是在Y_A的线工作，因为N_A是元组和len（A）为int，所以这不能被计算出来。另外，我认为n_A的行不正确。

我该如何解决这个问题。

我在这部分运行良好的附加matlab代码。

edge_A = 0:max(A)/1000:max(A); 
x_A = 0.5*max(A)/1000:max(A)/1000:max(A); 
n_A = hiscounts(A, edge_A) 
y_A = 1 - cumsum(n_A/length(A)); 
plot(x_A, y_A);

来源

2017-09-05 Tom

回答

的问题是，np.histogram返回两个值的元组：

Returns 
------- 
hist : array 
    The values of the histogram. See `density` and `weights` for a 
    description of the possible semantics. 
bin_edges : array of dtype float 
    Return the bin edges ``(length(hist)+1)``.

这似乎工作：

A = np.random.rand(100000) 
edge_A = np.linspace(0, max(A), 1000) 
x_A = np.linspace(0.5*max(A)/1000, max(A), 1000) 
(n_A, _) = np.histogram(A, bins=edge_A,) 
y_A = 1 - np.cumsum(n_A/len(A), axis=0) 
plt.figure() 
plt.plot(x_A[1:], y_A) 
plt.show()

这是比较容易，只需使用matplotlib：

plt.hist(A, 1000, cumulative=True)

来源

2017-09-05 16:39:10

如果你只是想绘制数据，你可以matplotlib直接使用：

import numpy as np 
import matplotlib.pylab as plt 

a = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=int(1e4)) 
plt.figure() 
plt.hist(a) 
plt.show()

来源

2017-09-05 17:07:07 mab

使用Python绘制直方图

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