हिस्टोग्राम बिन

Question

में डेटा कैसे प्राप्त करें मैं हिस्टोग्राम बिन में निहित डेटा की एक सूची प्राप्त करना चाहता हूं। मैं numpy, और Matplotlib का उपयोग कर रहा हूँ। मुझे पता है कि डेटा को कैसे पार किया जाए और बिन किनारों की जांच कैसे करें। हालांकि, मैं इसे 2 डी हिस्टोग्राम के लिए करना चाहता हूं और ऐसा करने के लिए कोड बदसूरत है। क्या यह आसान बनाने के लिए numpy कोई संरचना है?

1 डी मामले के लिए, मैं searchsorted() का उपयोग कर सकता हूं। लेकिन तर्क इतना बेहतर नहीं है, और जब मैं नहीं चाहता हूं तो मैं वास्तव में प्रत्येक डेटा बिंदु पर बाइनरी खोज नहीं करना चाहता हूं।

अधिकांश ग़लत तर्क बिन सीमा क्षेत्रों के कारण है। सभी क्षेत्रों में इस तरह की सीमाएं हैं: [बाएं किनारे, दाएं किनारे)। अंतिम बिन को छोड़कर, जिसमें इस तरह का क्षेत्र है: [बाएं किनारे, दाएं किनारे]।

import numpy as np 

xdata = [0, 1.5, 1.5, 2.5, 2.5, 2.5, \ 
     0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, \ 
     0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 2.5, 3] 
ydata = [0, 5,5, 5, 5, 5, \ 
     15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, \ 
     25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 30] 

xbins = 3 
ybins = 3 
hist2d, xedges, yedges = np.histogram2d(xdata, ydata, bins=(xbins, ybins)) 

print 'data2d =', zip(xdata, ydata) 
print 'hist2d =' 
print hist2d 
print 'xedges =', xedges 
print 'yedges =', yedges 

getbin2d = 5 #0 through 8 

print 'find data in bin #', getbin2d 

xedge_i = getbin2d % xbins 
yedge_i = int(getbin2d/xbins) #IMPORTANT: this is xbins 

for x, y in zip(xdata, ydata): 
    # x and y left edges 
    if x >= xedges[xedge_i] and y >= yedges[yedge_i]: 
     #x right edge 
     if xedge_i == xbins-1 or x < xedges[xedge_i + 1]: 
      #y right edge 
      if yedge_i == ybins-1 or y < yedges[yedge_i + 1]: 
       print 'found:', x, y 
      #end if 
     #end if 
    #end if 
#end for 

वहाँ एक क्लीनर/अधिक कुशल यह करने के लिए रास्ता नहीं है:

import numpy as np 

data = [0, 0.5, 1.5, 1.5, 1.5, 2.5, 2.5, 2.5, 3] 

hist, edges = np.histogram(data, bins=3) 

print 'data =', data 
print 'histogram =', hist 
print 'edges =', edges 

getbin = 2 #0, 1, or 2 

print '---' 
print 'alg 1:' 

#for i in range(len(data)): 
for d in data: 
    if d >= edges[getbin]: 
     if (getbin == len(edges)-2) or d < edges[getbin+1]: 
      print 'found:', d 
     #end if 
    #end if 
#end for 

print '---' 
print 'alg 2:' 

for d in data: 
    val = np.searchsorted(edges, d, side='right')-1 
    if val == getbin or val == len(edges)-1: 
     print 'found:', d 
    #end if 
#end for 

यहाँ 2D मामले के लिए कुछ नमूना कोड है:

यहाँ -1 डी मामले के लिए कुछ नमूना कोड है? ऐसा लगता है जैसे numpy के लिए कुछ होगा।

Answer 1

digitize, कोर NumPy से, आप सूचकांक बिन जो करने के लिए अपने हिस्टोग्राम में प्रत्येक मान अंतर्गत आता है की दे देंगे:

import numpy as NP 
A = NP.random.randint(0, 10, 100) 

bins = NP.array([0., 20., 40., 60., 80., 100.]) 

# d is an index array holding the bin id for each point in A 
d = NP.digitize(A, bins)  

Answer 2

कैसे की तरह कुछ के बारे में: कोड का एक सा बढ़त मामलों को संभालने के लिए साथ

In [1]: data = numpy.array([0, 0.5, 1.5, 1.5, 1.5, 2.5, 2.5, 2.5, 3]) 
In [2]: hist, edges = numpy.histogram(data, bins=3) 
In [3]: for l, r in zip(edges[:-1], edges[1:]): 
    print(data[(data > l) & (data < r)]) 
    ....:  
    ....:  
[ 0.5] 
[ 1.5 1.5 1.5] 
[ 2.5 2.5 2.5] 
In [4]: 

।

Answer 3

pyplot.hist matplotlib में एक हिस्टोग्राम बनाता है (लेकिन यह स्क्रीन पर भी खींचता है, जिसे आप नहीं चाहते हैं)। केवल डिब्बे के लिए, आप numpy.histogram का उपयोग कर सकते हैं, जैसा कि किसी अन्य उत्तर में उल्लिखित है।

Here एक उदाहरण है जो pyploy.hist और numpy.histogram की तुलना करता है।