Python Matplotlib中直方图上的多个断轴

所以我得到了一些数据，我希望通过频率密度（不相等的类宽度）直方图来绘制，通过一些在线搜索，我创建了这个来允许我这样做

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.xkcd()
freqs = np.array([3221, 1890, 866, 529, 434, 494, 382, 92, 32, 7, 7])
bins = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 100, 200, 500, 1000, 1500])
widths = bins[1:] - bins[:-1]
heights = freqs.astype(np.float)/widths

plt.xlabel('Cost in Pounds')
plt.ylabel('Frequency Density')

plt.fill_between(bins.repeat(2)[1:-1], heights.repeat(2), facecolor='steelblue')
plt.show()  

但是，正如您可能看到的，这些数据在x轴上延伸到数千，在y轴上（密度）从微小的数据（100）延伸到数千。要解决这个问题，我需要断开两个轴。到目前为止，我发现最接近的帮助是，我发现很难使用它。您能帮忙吗？

---

谢谢，Aj。

你可以用条形图。设置xtick标签以表示仓位值

对数标度

---

谢谢然而，我试图做的部分工作是通过按区域表示频率来表示不同的类宽度。为此，我需要显示绘图的宽度。谢谢你的帮助。@user3033981啊，好的。我猜两个方向的对数刻度也不会有多大帮助。在对数刻度上很难看到相对宽度。在本例中，您还可以单独设置每个条的宽度，但同样的问题也会出现，因为需要缩小宽度才能使其更有意义。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.xkcd()
fig, ax = plt.subplots()
freqs = np.array([3221, 1890, 866, 529, 434, 494, 382, 92, 32, 7, 7])
freqs = np.log10(freqs)
bins = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 100, 200, 500, 1000, 1500])
width = 0.35
ind = np.arange(len(freqs))
rects1 = ax.bar(ind, freqs, width)
plt.xlabel('Cost in Pounds')
plt.ylabel('Frequency Density')
tick_labels = [ '{0} - {1}'.format(*bin) for bin in  zip(bins[:-1], bins[1:])]
ax.set_xticks(ind+width)
ax.set_xticklabels(tick_labels)
fig.autofmt_xdate()
plt.show()