Numpy直方图仅显示一个条形图

在本文中，我们将介绍Numpy的histogram函数在仅显示一个条形图时可能会出现的原因以及如何解决这个问题。

阅读更多：Numpy 教程

相关背景

Numpy是一个Python科学计算库，其核心功能包括多维数组、数学函数、线性代数等。histogram函数是Numpy中用来计算直方图的函数，常用于数据分析和统计。通常使用该函数时，会得到一个有多个条形图的直方图。然而，在某些情况下，我们会发现Numpy的histogram函数仅显示一个条形图，这个问题该如何解决呢？

问题分析

如果Numpy的histogram函数只能显示一个条形图，那么通常的原因是数据没有被正确的分组或分类。直方图是通过将数据分成相等的区间，并计算每个区间内的频率来显示数据分布的。如果数据被错误的分组或分类，那么很可能会出现仅显示一个或几个条形图的情况。

举个例子，如果有一个包含20个数的数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]，假如将其分为2个区间，[1,10],[11,20]，那么每个区间中的数据量是10个。如果在histogram函数中将bin设为2，则会得到一个直方图，显示分成两个区间的数据的分布情况。但是，如果bin被错误的设置为1或超出数据范围，那么将只会得到一个条形图，而不是两个。

解决方案

要解决这个问题，我们需要确保数据被正确的分组或分类。一般来说，我们可以使用numpy.linspace来将数据分为等间隔的区间，并将结果传递给numpy.histogram函数的bins参数，以确保数据正确分组。另外，我们也可以尝试手动指定bin的数量，以保证分组的准确性。

让我们来看一个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#创建数据集
x = np.random.normal(size=1000)

#计算直方图数据
counts, bins = np.histogram(x, bins=30)
print(bins)

#绘制直方图
plt.hist(x, bins=bins)
plt.show()

我们可以看到，通过手动指定bin的数量为30，我们可以确保数据的正确分组，得到一个正确的直方图。

总结

通过本文，我们了解了当Numpy的histogram函数只显示一个条形图时可能的原因以及解决方案。重要的是，要确保数据被正确的分组或分类，以避免出现错误的直方图。对于数据分析和统计学习过程中使用的直方图，这一点尤为重要。