Python 2.7 使用matplotlib.pyplot创建直方图而不打印直方图的任何方法？

我正在使用matplotlib.pyplot创建直方图。实际上，我对这些直方图的绘图不感兴趣，但对频率和容器感兴趣（我知道我可以编写自己的代码来实现这一点，但更愿意使用这个包）

我知道我可以做到以下几点

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = np.random.normal(1.5,1.0)
x2 = np.random.normal(0,1.0)

freq, bins, patches = plt.hist([x1,x1],50,histtype='step')

创建直方图。我只需要

freq[0]

，

freq[1]

和

bin[0]

。当我尝试使用时会出现问题

freq, bins, patches = plt.hist([x1,x1],50,histtype='step')

在函数中。比如说,

def func(x, y, Nbins):
    freq, bins, patches = plt.hist([x,y],Nbins,histtype='step') # create histogram

    bincenters = 0.5*(bins[1:] + bins[:-1]) # center bins

    xf= [float(i) for i in freq[0]] # convert integers to float
    xf = [float(i) for i in freq[1]]

    p = [ (bincenters[j], (1.0 / (xf[j] + yf[j] )) for j in range(Nbins) if (xf[j] + yf[j]) != 0]

    Xt = [j for i,j in p] # separate pairs formed in p
    Yt = [i for i,j in p]

    Y = np.array(Yt) # convert to arrays for later fitting
    X = np.array(Xt)

    return X, Y # return arrays X and Y

---

当我调用

func（x1，x2，Nbins）

并打印

X

和

Y

时，我没有得到预期的曲线/值。我怀疑这与

plt.hist

有关，因为我的绘图中有一个部分直方图。

我不知道我是否非常理解你的问题，但这里有一个非常简单的自制直方图示例（1D或2D），每个直方图都在一个函数中，并正确调用：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def func2d(x, y, nbins):
    histo, xedges, yedges = np.histogram2d(x,y,nbins)
    plt.plot(x,y,'wo',alpha=0.3)
    plt.imshow(histo.T, 
               extent=[xedges.min(),xedges.max(),yedges.min(),yedges.max()],
               origin='lower', 
               interpolation='nearest', 
               cmap=plt.cm.hot)
    plt.show()

def func1d(x, nbins):
    histo, bin_edges = np.histogram(x,nbins)
    bin_center = 0.5*(bin_edges[1:] + bin_edges[:-1])
    plt.step(bin_center,histo,where='mid')
    plt.show()

x = np.random.normal(1.5,1.0, (1000,1000))

func1d(x[0],40)
func2d(x[0],x[1],40)

当然，您可以检查数据的中心是否正确，但我认为该示例显示了有关此主题的一些有用的东西

我的建议是：尽量避免代码中的任何循环！他们扼杀了表演。如果你看，在我的例子中没有循环。使用python解决数值问题的最佳实践是避免循环！Numpy有许多C实现的函数，可以完成所有硬循环工作。

否

但您可以绕过pyplot：

import matplotlib.pyplot

fig = matplotlib.figure.Figure()
ax = matplotlib.axes.Axes(fig, (0,0,0,0))
numeric_results = ax.hist(data)
del ax, fig

<>它不会影响活动轴和图形，所以即使在绘制其他图形的过程中也可以使用它。

---

这是因为任何使用

plt.draw_something（）

都会将绘图放在当前轴上-这是一个全局变量。

如果您只想计算直方图（即，计算给定箱子中的点数）而不显示它，则可以使用np.histogram（）函数（用于二维直方图）或（对于1D柱状图）：

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输出形式将与

plt.hist

和

plt.hist2d

相同，唯一的区别是没有绘图

为什么不使用np.histogram（）？感谢您的建议。问题似乎出在其他地方。如果我逐行运行上面的代码（不是作为函数），它可以同时使用np.histogram（）和plt.hist（）。关于为什么在函数中使用它不起作用，有什么想法吗？

hst = np.histogram(A, bins)
hst2d = np.histogram2d(X,Y,bins)