Un modo per creare un istogramma con matplotlib.pyplot senza tracciare l'istogramma?

Question

Sto usando matplotlib.pyplot per creare istogrammi. Non sono interessato alle trame di questi istogrammi, ma sono interessato alle frequenze e ai bin (so che posso scrivere il mio codice per farlo, ma preferirei usare questo pacchetto).

so di poter fare quanto segue,

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') 

per creare un istogramma. Tutto ciò di cui ho bisogno è freq[0], freq[1] e bins[0]. Il problema si verifica quando provo e uso,

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

in una funzione. Ad esempio,

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 

quando chiamo func(x1,x2,Nbins) e la trama o stampare X e Y, non ottengo la mia curva/valori attesi. Sospetto che abbia a che fare con lo plt.hist, poiché nella mia trama c'è un istogramma parziale.

Answer 1

Non so se sto capendo la tua domanda molto bene, ma qui, hai un esempio di un istogramma fatto in casa molto semplice (in 1D o 2D), ognuno all'interno di una funzione, e correttamente chiamato :

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) 

Naturalmente, si può controllare se la centratura dei dati è giusto, ma credo che l'esempio mostra alcune cose utili su questo argomento.

La mia raccomandazione: cerca di evitare loop nel tuo codice! Uccidono la performance. Se guardi, nel mio esempio non ci sono loop. La migliore pratica in problemi numerici con Python è evitare loop! Numpy ha molte funzioni implementate da C che fanno tutto il lavoro di hard-looping.

Answer 2

No.

Ma si può ignorare la 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 

Non avrà un impatto assi attivi e figure, quindi sarebbe ok per usarlo anche nel mezzo di tramare qualcosa d'altro .

Questo perché qualsiasi utilizzo di plt.draw_something() inserisce il grafico nell'asse corrente, che è una variabile globale.