这个问题与我上一个问题不同。 我正在通过以下代码使用 facetgrid 打印直方图。
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
titanic = sns.load_dataset("titanic")
g= sns.FacetGrid(titanic, col ='survived', size = 3, aspect = 2)
g.map(plt.hist, 'age', color = 'r'), plt.show()
plt.show()
我让 seaborn 决定 bins 标签/值,这就是我想出的
我注意到条形图本身并没有一直延伸到标签。 因此 0-10 标签中的第一个条形似乎一直延伸到 8 岁左右,而不是完全延伸到 10 岁。快速计算 value_count(除非我弄错了)表明第一个条形确实只包括 8 岁之前的事件.
然后我尝试通过以下代码更改要包含的垃圾箱数量:
g.map(plt.hist, 'age', bins =8, color = 'r'), plt.show()
最佳答案
因此,您在轴上看到的标签与 bin 的宽度关系不大。实际上,选择轴上的标签使得数据在相应的轴上可见。如果让 seaborn(实际上是 matplotlib)选择 bin 大小和数量,也会发生类似的事情。如果您指定 bin 编号,则选择 bin 的宽度,以使整个 x 范围的数据位于 bin 内。
如果你想控制 bin 的宽度,你需要为 bin 参数传递一个列表,而不仅仅是一个数字。假设您想要从 0 到 100 的 10 个分箱,您可以这样写:
g.map(plt.hist, 'age', bins=range(0, 110, 10)], color = 'r')
这会给你:
因此,bins
看起来像 [0, 10, ..., 100]
。
您可能不希望被如此硬编码,并希望有一些更灵活的方式来指定 bin。一种选择是定义 bin 宽度,并从数据的开始到结束都有 bin。这可能看起来像这样:
b_width = 10 # chose an arbitrary value here
my_bins = np.arange(min(titanic['age']), max(titanic['age']) + b_width, b_width)
g.map(plt.hist, 'age', bins=my_bins, color = 'r')
注意:np.arange
是我们使用 float 时需要的。如果您的数据仅为整数,您也可以为此使用 range
。
现在您可能还想调整 xticks
以便它们也显示 bin 开始。 Pyplot 对此有方便的命令:
plt.xticks(range(0, 110, 10))
或者对于后一个例子:
plt.xticks(np.around(my_bins, decimals=1))
可能需要 np.around
,因为您的数据可能从 float 开始,这在 x 轴刻度标签上看起来很难看。
还要注意 plt.xticks
可以做更多方便的事情,所以你应该去 have a loock .
希望对您有所帮助!
关于python - Seaborn 直方图 bin 宽度未扩展到 bin 标签,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40473646/