Можно ли выровнять метки оси x с соответствующими столбцами на гистограмме matplotlib?
При построении даты временного ряда я пытаюсь построить количество точек данных в час:
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(x = df.index.hour,
bins = 24, # draw one bar per hour
align = 'mid' # this is where i need help
rwidth = 0.6, # adding a bit of space between each bar
)
Мне нужен один бар в час, каждый час помечен, поэтому мы устанавливаем:
ax.set_xticks(ticks = np.arange(0, 24))
ax.set_xticklabels(labels = [str(x) for x in np.arange(0, 24)])
Отметки оси X отображаются и помечены правильно, но сами столбцы неправильно выровнены над отметками. Бары больше тянутся к центру, устанавливая их справа от делений слева, а слева от делений справа.
Параметр align = 'mid' позволяет нам сместить галочки на 'left' / 'right', но ни один из них не помогает решить проблему.
Есть ли способ установить столбцы точно над соответствующими делениями на гистограмме?
Чтобы не пропустить детали, здесь несколько параметров, установленных для лучшей видимости через черный фон на imgur.
fig.patch.set_facecolor('xkcd:mint green')
ax.set_xlabel('hour of the day')
ax.set_ylim(0, 800)
ax.grid()
plt.show()
Ответы 1
Когда вы ставите bins=24, вы не получаете одну корзину в час. Предположим, что ваши часы являются целыми числами от 0 до 23, bins=24 создаст 24 ячейки, разделив диапазон от 0,0 до 23,0 на 24 равные части. Итак, регионы будут 0-0.958, 0.958-1.917, 1.917-2.75, ... 22.042-23. Более странные вещи произойдут, если значения не содержат 0 или 23, поскольку диапазоны будут созданы между самым низким и самым высоким встречающимся значением.
Поскольку ваши данные являются дискретными, настоятельно рекомендуется явно задавать границы интервала. Например число -0.5 - 0.5, 0.5 - 1.5, ... .
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(x=np.random.randint(0, 24, 500),
bins=np.arange(-0.5, 24), # one bin per hour
rwidth=0.6, # adding a bit of space between each bar
)
ax.set_xticks(ticks=np.arange(0, 24)) # the default tick labels will be these same numbers
ax.margins(x=0.02) # less padding left and right
plt.show()
Обратите внимание, что вы также можете использовать countplot Seaborn, чтобы получить один бин для каждого значения.
это немного сбивает с толку, потому что гистограмма мыслит бинами, а не тиками. таким образом, каждая полоса по существу представляет собой диапазон (поэтому расстояние между полосами может вводить в заблуждение). Думали ли вы о переходе на обычную гистограмму, где вы можете разместить каждый столбец в определенной позиции?