python - 直方图和高斯拟合

Question

我的长脚本有问题，我希望在那里得到答案。 我有一个二维直方图，我想用高斯拟合它。但是，我想删除 numpy 数组中的大量数据，因为存在噪音。这种噪音正在改变我的高斯分布并导致错误。

我用这个小例子重现我的脚本，以便更容易地看到问题所在:

# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
  
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import random

list = np.array([0.1,0.258,0.259,1.536,1,0.99,0.24,2.1,0.32,0.8,0.7569,0.963,0.6544,0.785])  # initial array

list_2 = list > 0.3         # New array, for exemple only values which are > 0.3



plt.figure(1)
plt.hist(list)
plt.xlim((min(list), max(list)))

mean = np.mean(list)
variance = np.var(list)
sigma = np.sqrt(variance)
x = np.linspace(min(list), max(list),100)
plt.plot(x,mlab.normpdf(x,mean,sigma))




plt.figure(2)
plt.hist(list_2)
plt.xlim((min(list_2), max(list_2)))

mean2 = np.mean(list_2)
variance2 = np.var(list_2)
sigma2 = np.sqrt(variance2)
x2 = np.linspace(min(list_2), max(list_2),100)
plt.plot(x2,mlab.normpdf(x2,mean2,sigma2))

plt.show()

但是，当我绘制它时，我得到了这种数字(这不是我想要的):

所以，我不知道为什么我丢失了很多值，甚至超过 0.3。 这与我的原始脚本有同样的问题，我的值的范围在 0 到 2 之间，并且在 0 到 0.1 之间有很多噪声，而不是我想要删除的噪声以获得良好的拟合。

希望我很清楚，

谢谢!

Answer 1

您将掩码与掩码数据混淆了。

data = np.array([1,2,3])
mask = data > 2
print(mask)
# array([False, False,  True], dtype=bool)

然后你制作这些 bool 值的直方图:但是 True被解释为1和False如0 。

您想要的是在绘制直方图之前应用蒙版:

print(data[mask])
# array([3])

所以在你的情况下，如果你只想保留那些高于 0.3 的值，你需要这样做:

# list_2 = list > 0.3
list_2 = list[list > 0.3] 

但我建议不要使用list作为变量名，因为有 built-in class同名。更改后的线条，直方图看起来更像: