Matplotlib 绘制直方图显示空白直方图的情况

概述

在使用Matplotlib绘制直方图时，可能会遇到显示空白直方图的情况。这篇文章将介绍一些可能导致这种问题出现的原因，并提供一些解决方法。

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原因分析

通常，出现空白直方图的原因如下：

1. 数据不正确或数据不在预期范围内；
2. 图形输出的框架没有正确实现，或尚未被正确构建并显示；
3. 未正确调用Matplotlib中的绘图命令或参数设置错误。

接下来，我们将从每个可能的原因进行介绍。

数据不正确或不在预期范围内

产生空白直方图的其中一个原因可能是数据不正确，或数据不在预期范围内。这种情况可能会导致直方图的所有方块都是空的，从而出现空白直方图。

例如，在下面的代码中，我们使用的数据集是不正确的，因为这个数据集中没有任何内容：

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

data = []

plt.hist(data, bins=10)

解决这个问题的方法是确保数据集包含正确的数据。如果需要使用空数据集进行测试，则应确保Matplotlib正确处理空数据集，而不是导致空白直方图出现。

图形输出的框架没有正确实现

如果构建直方图的代码中存在缺陷，会导致直方图无法被正确渲染或显示。例如，在下面的代码中，我们创建了一个Figure对象，但没有将其显示在代码中：

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

fig = plt.figure()

data = [0, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 9, 9]

plt.hist(data, bins=10)

解决这个问题的方法是确保Figure对象已经被正确创建，并且有一个正确的查看器来显示它。

未正确调用Matplotlib中的绘图命令或参数设置错误

如果代码中的绘图命令或参数设置不正确，也可能出现空白直方图。例如，在下面的代码中，我们使用plt.plot()命令而不是plt.hist()命令。

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

data = [0, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 9, 9]

plt.plot(data, bins=10)

在这个例子中，plot()函数尝试使用与直方图不相关的参数，导致无法正确绘制直方图。

解决这个问题的方法是确保使用正确的绘图命令，并且在使用这些命令时传递正确的参数。

解决方法

现在，让我们看看如何解决空白直方图的问题。

检查数据

我们首先需要确保数据集中包含正确的数据，并且数据在预期范围内。如果数据为空，请设置一个具有正确格式的空数据集，以确保Matplotlib正确处理它。

检查图形框架

我们需要确保图形框架已经被正确创建，并且有一个可以渲染的正确的查看者。可以使用下面这段代码来显示图形框架：

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

fig = plt.figure()
fig.show()

如果可以正确显示图形，则可以检查其他代码以查找错误。

检查绘图命令和参数

最后，我们需要确保使用正确的绘图命令和传递正确的参数。例如，在我们之前的错误示例中，我们使用了错误的绘图命令plt.plot()而不是plt.hist()，并传递了错误的参数，导致空白直方图的出现。

正确的代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

data = [0, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 9, 9]

plt.hist(data, bins=10)

使用正确的绘图命令和参数，我们可以成功地创建一个包含数据分布信息的直方图。

其他问题和解决方法

除了上述情况，空白直方图可能是一些其他问题的结果。以下是一些其他可能的问题，以及如何解决它们：

轴范围设置不正确

在某些情况下，空白直方图可能是由于轴范围设置不正确导致的。例如，在下面的代码中，我们将x轴上的范围设置为(-1, 1)，而数据集中的所有值都大于1。这将会导致空白直方图的出现。

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

data = [2, 3, 4, 5, 6]

plt.hist(data, bins=10)
plt.xlim(-1, 1)

解决这个问题的方法是确保将轴范围设置为包含数据集中所有值的合适范围。可以使用以下代码来自动设置轴范围：

plt.xlim(xmin=min(data), xmax=max(data))

bin宽度设置不正确

在直方图中，bin是指数据分布的区间。如果bin的宽度设置不正确，可能会导致空白直方图的出现。例如，在下面的代码中，我们将bin宽度设置为0，这会导致空白直方图的出现。

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

data = [2, 3, 4, 5, 6]

plt.hist(data, bins=0)

解决这个问题的方法是确保bin的宽度被设置为一个合适的值，以确保直方图包含所有数据。可以使用以下代码来自动设置bin的宽度：

import numpy as np

n, bins, patches = plt.hist(data, bins=np.arange(min(data), max(data) + 1, 1))

颜色设置不正确

在某些情况下，直方图的颜色设置不正确可能导致空白直方图的出现。例如，在下面的代码中，我们将直方图的颜色设置为黑色，但是黑色的颜色可能与绘图背景颜色相同，导致空白直方图。

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

data = [2, 3, 4, 5, 6]

plt.hist(data, bins=10, color='black')

解决这个问题的方法是确保直方图的颜色与绘图背景颜色不同，并且易于查看数据分布。可以使用以下代码将颜色设置为灰色：

plt.hist(data, bins=10, color='grey')

总结

在Matplotlib中绘制直方图时，空白直方图是一个常见的问题。需要检查数据，图形框架和绘图命令和参数等方面，确保它们符合预期。除此之外，还需要确保正确设置轴范围，bin宽度和颜色等选项。通过理解这些可能导致空白直方图的问题，并使用相应的解决方法，可以成功地绘制出包含数据分布信息的直方图。