Python 如何从直方图中获取K max值？

我想提取matplotlib直方图中的3个最大值

有很多方法可以提取直方图中的（唯一的）最大值，但我没有找到任何关于提取直方图中2-3或4个最大值的方法

我还希望它是自动的（不特定于以下情况）

这是我的数据和代码：

from matplotlib.pyplot import *    

Angle=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.5526165117219184, 0.0, 1.559560844536934, 0.0, 1.5554129250143014, 1.5529410816553442, 1.5458015331759765, -0.036680787756651845, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, -0.017855245139552514, -0.03224688243525392, 1.5422326689561365, 0.595918005516301, -0.06731387579270513, -0.011627382956383872, 1.5515679276951895, -0.06413211500143158, 0.0, -0.6123221322275954, 0.0, 0.0, 0.13863973713415806, 0.07677189126977804, -0.021735706841792667, 0.0, -0.6099169030770674, 1.546410917622178, 0.0, 0.0, -0.24111767845146836, 0.5961991412974801, 0.014704822377851432]

figure(1,figsize=(16,10))
plt.hist(Angle, bins=100,label='Angle')
show()

---

plt.hist

输出料仓高度、料仓边界和矩形面片。

np.argsort

可以对值进行排序，并使用结果对其他数组进行索引

下面的代码将pyplot导入为

plt

，因为将其导入为

*

会导致很多混淆

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
角度=[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.5526165117219184, 0.0, 1.559560844536934, 0.0, 1.5554129250143014, 1.5529410816553442, 1.5458015331759765, -0.036680787756651845, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, -0.017855245139552514, -0.03224688243525392, 1.5422326689561365, 0.595918005516301, -0.06731387579270513, -0.011627382956383872, 1.5515679276951895, -0.06413211500143158, 0.0, -0.6123221322275954, 0.0, 0.0, 0.13863973713415806, 0.07677189126977804, -0.021735706841792667, 0.0, -0.6099169030770674, 1.546410917622178, 0.0, 0.0, -0.24111767845146836, 0.5961991412974801, 0.014704822377851432]
plt.图（1，figsize=（10,6））
值、存储单元、面片=plt.hist（角度、存储单元=30）
order=np.argsort（值）[：-1]
打印（“4个最高的箱子：”，值[顺序][：4]）
按顺序[：4]]打印i的（“其范围：”、[（箱[i]，箱[i+1]））
对于i，按顺序[：4]：
贴片[i]。设置颜色（“紫红色”）
plt.show（）

输出：

4 highest bins: [21.  8.  3.  2.]
  their ranges: [(-0.03315333842372081, 0.03924276080176348), (1.4871647453114498, 1.559560844536934), (-0.1055494376492051, -0.03315333842372081), (0.5460154553801537, 0.6184115546056381)]

另一个突出显示3个最高箱子的示例：

Angle=np.random.normal（np.tile（np.random.uniform）（1100,20,100），5）
值、存储单元、面片=plt.hist（角度、存储单元=100）

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非常感谢您给出这个完美的答案！