问题描述
使用Matplotlib中的hist()创建直方图时，数据会像这样落入bin中：
lb ≤ x < ub。如何强制其表现为：lb < x ≤ ub？
此外，与Excel相比，频率表被下移了1个档，这对我来说产生了不准确的测量值。使用该表作为参考，如何强制hist（）使28和30之间的值落在bin 30中，而不是在bin 25中？同样，值23.5在Python的bin 20中下降，因为bin 20 = 20≤x
data = np.array([23.5,28,29,29.5,30,30])
bins = np.array([20,25,30])
# Excel 1,8
# Python 1,5
解决方法
也许numpy.digitize（从文档中）对您来说很有趣：
Return the indices of the bins to which each value in input array belongs.
`right` order of bins returned index `i` satisfies
========= ============= ============================
``False`` increasing ``bins[i-1] <= x < bins[i]``
``True`` increasing ``bins[i-1] < x <= bins[i]``
``False`` decreasing ``bins[i-1] > x >= bins[i]``
``True`` decreasing ``bins[i-1] >= x > bins[i]``
希望这也消除了使用垃圾箱时常见的误解。
bins对应于网格的顶点，并且数据点位于一个箱中的两个顶点之间。因此，数据点不对应于bins数组中的一个点，而是对应于两个点。
从这种表示法可以看到的另一件事是，{1}的bin 1从20-25开始，而bin 2从25-30，也许excel中的表示法是不同的？
为自定义直方图函数使用关键字bins=[20,25,30]会导致以下代码和绘图。
right 
请注意，在import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.array([15,17,18,20,23.5,24,28,29,30,30])
bins = np.array([15,30])
def custom_hist(x,bins,right=False):
x_dig = np.digitize(x,bins=bins,right=right)
u,c = np.unique(x_dig,return_counts=True)
h = np.zeros(len(bins),dtype=int)
h[u] = c
return h
plt.hist(data,color='b',alpha=0.7,label='plt.hist')
# array([3.,5.,7.]
height = custom_hist(x=data,right=True)
width = np.diff(bins)
width = np.concatenate((width,width[-1:]))
plt.bar(bins-width,height=height,width=width,align='edge',color='r',label='np.digitize')
plt.legend()
# This function also allows different sized bins
right=True属于垃圾箱的情况下？bins应用于垃圾箱，但是30仍然与垃圾箱25-30关联。
如果我们添加一个额外的垃圾箱30-35，我们可以看到现在第30个垃圾箱已放入此垃圾箱。我猜想他们将规则lb ≤ x < ub应用于边缘以外的所有地方，这里使用lb ≤ x < ub，这也是合理的，但必须意识到这一点。
lb ≤ x ≤ ub 