去除条形图比例中的微小分数（熊猫/Python）

当我尝试使用

pd.cut

绘制柱状图（直方图）时，我在轴（从左侧）上添加了一个有趣（而且非常恼人！）

0.001

，使其从

-1.001

开始，而不是

-1

。问题是如何摆脱这种状况？（请参见图）

我的代码是：

out_i = pd.cut(df, bins=np.arange(-1,1.2,0.2), include_lowest=True)
out_i.value_counts(sort=False).plot.bar(rot=45, figsize=(6,6))
plt.tight_layout()

使用df：

             a 
0    -0.402203
1    -0.019031
2    -0.979292
3    -0.701221
4    -0.267261
5    -0.563602
7    -0.454961
8     0.632456
9    -0.843081
10   -0.629253
11   -0.946188
12   -0.628178
13   -0.776933
14   -0.717091
15   -0.392144
16   -0.799408
17   -0.897951
18    0.255321
19   -0.641854
20   -0.356393
21   -0.507321
22   -0.698238
23   -0.985097
25   -0.661444
26   -0.751593
27   -0.437505
28   -0.413451
29   -0.798745
30   -0.736440
31   -0.672727
32   -0.807688
33   -0.087085
34   -0.393203
35   -0.979730
36   -0.902951
37   -0.454231
38   -0.561951
39   -0.388580
40   -0.706501
41   -0.408248
42   -0.377235
43   -0.283110
44   -0.517428
45   -0.949603
46   -0.268667
47   -0.376199
48   -0.472293
49   -0.211781
50   -0.921520
51   -0.345870
53   -0.542487
55   -0.597996

---

如果可以删除间隔的小数点，则生成间隔标签的自定义列表，并将其设置为绘图的

xticklabels

：

out_i = pd.cut(df['a'], bins=np.arange(-1,1.2,0.2), include_lowest=True)

intervals = out_i.cat.categories
labels = ['(%.1f, %.1f]' % (int(interval.left*100)/100, interval.right) for interval in intervals]

ax = out_i.value_counts(sort=False).plot.bar(rot=45, figsize=(6,6))
ax.set_xticklabels(labels)
plt.tight_layout()

其结果如下所示：

---

注意：这将始终输出半闭合间隔

（a，b）

。可以通过根据

pd的参数使括号动态化来改进。cut

您是否完全想去掉x轴标签？我在轴上看不到

0.001

。@Jantreenes，如果您注意到，x刻度从-1.001开始，而不是

bins

指定的-1。我想要我的x tICK完全由

bins

定义。此外，还有

-2.22e-16

而不是

0

。尝试

pd.cut（…，include_loost=False）

。使用它，我得到以下间隔：

[（-1.0，-0.8]<-0.8，-0.6]<-0.6，-0.4，-0.4]…（0.2,0.4,0.6]<（0.4,0.6,0.8）（0.8，1.0]

因此您需要从-1开始的左闭区间。

right=False

。

-2.22e-16

是浮点舍入误差（-1+5*0.2！=0）从绘图的第二个小数点开始删去所有内容可以接受吗？谢谢！但是当我有

-1

和

1

的精确值时会发生什么？这个绘图应该代表相关系数的分布，它们肯定会得到-1,1的值。@ArnoldKlein分布和实际的bins保持不变，只有更改的标签。因此-1的值将与

-1，-0.8

bin相关联。哦，我明白了！我的错。当然，这是一个多么神奇的解决方案！谢谢！所以除了标签之外，没有任何变化。太棒了！