Возможно, попробуйте вручную вычислить значения xticks, чтобы они соответствовали вашей гистограмме bins. Вам нужно вычислить центр каждого интервала и поместить его на график примерно так:

bin_centers = 0.5 * (bins[:-1] + bins[1:])
plt.xticks(bin_centers, np.round(bin_centers, 0))

Явные края интервала

Чтобы гарантировать, что интервалы гистограммы хорошо выровнены по вашим дискретным значениям, вам необходимо явно вычислить края интервала, отличающиеся от этих значений. Итак, на позициях 112.5, 113.5, ..., 217.5. В противном случае некоторые входные значения попадут в один и тот же сегмент.

Вот как это может выглядеть:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# generate some random test data, similar to the original question
np.random.seed(20240517)
values = np.random.choice(np.random.randint(113, 218, 15), 500)

# explicitly calculate bin edges away from the input values
unique_values = np.unique(values)
bins = np.arange(min(unique_values) - 0.5, max(unique_values) + 1)

plt.figure(figsize=(12, 7))
counts, bin_edges, patches = plt.hist(values, bins=bins, edgecolor = "black", alpha=0.7, rwidth=0.8)

# Calculate tick positions for the y-axis
max_count = int(max(counts))
# Set y-axis ticks to include 0 and the maximum count
y_ticks = [0, max_count]
plt.yticks(y_ticks)

# Ensure unique x-axis tick values
plt.xticks(unique_values, rotation=45)

# Annotate each bar with its count
for count, patch in zip(counts, patches):
    if count != 0:
        plt.text(patch.get_x() + patch.get_width() / 2, patch.get_height(),
                 f'{count:.0f}\n', ha='center', va='center', color='black')

plt.margins(x=0.03)  # less whitespace left and right
plt.tight_layout()
plt.show()

Оригинальные контейнеры

При использовании bins=38 края интервала распределяются равномерно между первым и последним значением, предполагая, что входные данные являются действительными, игнорируя целочисленные края.

Таким образом, например. 185 и 186 (в новом примере) помещаются в одно и то же ведро.

На графике ниже края интервала показаны красными линиями, а положения значений — синим.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(20240517)
values = np.random.choice(np.random.randint(113, 218, 15), 500)
plt.figure(figsize=(12, 7))
counts, bin_edges, patches = plt.hist(values, bins=38, edgecolor = "black", alpha=0.7, rwidth=0.8)

# Calculate tick positions for the y-axis
max_count = int(max(counts))
# Set y-axis ticks to include 0 and the maximum count
y_ticks = [0, max_count]
plt.yticks(y_ticks)

# Ensure unique x-axis tick values
unique_values = np.unique(values)
plt.xticks(unique_values, rotation=45)

# Annotate each bar with its count
for count, patch in zip(counts, patches):
    if count != 0:
        plt.text(patch.get_x() + patch.get_width() / 2, patch.get_height(),
                 f'{count:.0f}\n', ha='center', va='center', color='black')

# show where the bin edges are located
for edge in bin_edges:
    plt.axvline(edge, color='r', ls='--')
# show where the values are located
for x in unique_values:
    plt.axvline(x, color='b', ls='--', lw=0.5)

plt.margins(x=0.02)  # less whitespace left and right
plt.tight_layout()
plt.show()

График Сиборна с дискретным = True

В качестве альтернативы вы можете использовать histplot Seaborn с discrete=True, который рассчитает края интервала с учетом целочисленных значений.

Новая функция bar_label() Matplotlib может помочь расположить метки (хотя в настоящее время в ней отсутствует возможность пропускать пустые столбцы).

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

np.random.seed(20240517)
values = np.random.choice(np.random.randint(113, 218, 15), 500)
unique_values = np.unique(values)

plt.figure(figsize=(12, 7))
ax = sns.histplot(values, discrete=True)

ax.bar_label(ax.containers[0],
             labels=[f'{bar.get_height()}' if bar.get_height() > 0 else "" for bar in ax.containers[0]])
ax.set_xticks(unique_values)
ax.tick_params(axis='x', rotation=45)

ax.margins(x=0.02)
plt.tight_layout()
plt.show()

Вам просто нужно изменить эту строку:

plt.xticks(bins, rotation=45)