График распределения частот: измените ось x на интервал - PullRequest
Новая
       43

График распределения частот: измените ось x на интервал

1 голос
/ 05 мая 2020

Уважаемые люди из Inte rnet

Я рассчитал частотное распределение, и теперь я хотел бы построить его определенным образом. До сих пор я рассчитал и построил график частотного распределения, но мне не удалось найти решение для конечного продукта, который я ищу. Мой код с примером набора данных на данный момент: 

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import numpy as np
import pandas as pd

# example data
rng = np.random.RandomState(seed=12345)
a1 = stats.norm.rvs(size=1000, random_state=rng)
res = stats.relfreq(a1, numbins=34)
x = res.lowerlimit + np.linspace(0, res.binsize*res.frequency.size, res.frequency.size)

# plotting
fig = plt.figure(figsize=(6, 3))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.bar(x, res.frequency, width=res.binsize)
ax.set_title('Frequency Distribution of 1D Vix Returns')
ax.set_xlim([x.min(), x.max()])
ax.set_xticks(ax.get_xticks()[::1])
plt.show()

В качестве последнего шага я хотел бы построить ось x так же, как на прилагаемом рисунке. Вместо одного числа хотелось бы иметь интервал. Я не смог найти источник, в котором решается этот вопрос. Кто-нибудь сталкивался с такой же проблемой или знает какой-либо источник, у которого есть решение? Заранее спасибо

enter image description here

1 Ответ

1 голос
/ 07 мая 2020

Посмотрите на этот красивый ответ: { ссылка }.

Я добавил код к вашему текущему графику. 

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats # ????
import numpy as np
import pandas as pd # ????

# example data
rng = np.random.RandomState(seed=12345)
a1 = stats.norm.rvs(size=1000, random_state=rng)
res = stats.relfreq(a1, numbins=34)
x = res.lowerlimit + np.linspace(0, res.binsize*res.frequency.size, res.frequency.size)

# plotting
fig = plt.figure(figsize=(6, 3))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.bar(x, res.frequency, width=res.binsize)
ax.set_title('Frequency Distribution of 1D Vix Returns')
ax.set_xlim([x.min(), x.max()])
ax.set_xticks(ax.get_xticks()[::1])

# Change traditional tick labels to range labels
# ----------------------------------------------------------------
ax.set_xticklabels([]) # hide your previous x tick labels
bins = ax.get_xticks()[::1]
bin_centers = 0.5 * np.diff(bins) + bins[:-1]
for a, b, x in zip(bins, bins[1:], bin_centers):
    label = '{:0.0f} to {:0.0f}'.format(a, b)
    ax.annotate(label, xy=(x, 0), xycoords=('data', 'axes fraction'),
        xytext=(0, -10), textcoords='offset points', va='top', ha='center', rotation=90)

plt.show()

До: before

После: after

...