Диапазон осей гистограммы с помощью seaborn/matplotlib

Вопрос или проблема

histogram, _ = numpy.histogram(data, bins=256, range=(0,255))
seaborn.histplot(histogram, bins=256, kde=True)
plt.title('Гистограмма - ')
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')

array = [random.randint(0,255) for _ in range(1000000)]
array = numpy.array(array)
hist, _ = numpy.histogram(array, bins=256, range=(0,255))
seaborn.histplot(hist, bins=256, kde=True)

Ответ или решение

Для корректного отображения гистограммы с использованием Seaborn и Matplotlib крайне важно правильно настроить диапазоны осей X и Y. В вашем случае, проблема заключается в том, что вы используете массивы не по назначению, что приводит к некорректному отображению данных.

Проблема

У вас есть массив данных, значения которого находятся в диапазоне от 0 до 255, но ось X на графике отображается от 0 до 1.75e8. Это связано с тем, что вы передаете массив, полученный из функции numpy.histogram, напрямую в seaborn.histplot, которая ожидает исходный массив данных, а не гистограмму.

Решение

Чтобы правильно визуализировать данные, следуйте приведенным ниже шагам:

1. Используйте исходные данные для построения гистограммы: Важно передать исходный массив данных в seaborn.histplot, а не результат, полученный от numpy.histogram.

2. Параметры осей: Убедитесь, что ваши параметры bins, kde и т.д. настроены корректно.

Правильный Код

Ниже приведен пример исправленного кода:

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

# Генерация случайных значений в диапазоне [0, 255]
array = [random.randint(0, 255) for _ in range(1000000)]
array = np.array(array)

# Визуализация гистограммы
sns.histplot(array, bins=256, kde=True)

# Установка заголовка и меток
plt.title('Гистограмма значений')
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')

# Установка диапазонов осей
plt.xlim(0, 255)  # Убедитесь, что ось X ограничена диапазоном данных
plt.ylim(0, np.max(np.histogram(array, bins=256)[0]) + 100)  # Установите верхнее значение оси Y

# Показать график
plt.show()

Объяснение Исправлений

1. Исходные данные: Мы передаем array в sns.histplot(), чтобы правильно отобразить распределение значений.

2. Ограничение осей: Использование plt.xlim(0, 255) установит диапазон оси X от 0 до 255. Аналогично, plt.ylim() гарантирует, что ось Y отображает частоту на уровне, соответствующем наибольшему значению частоты.

Заключение

Заблуждение, связанное с использованием результата функции numpy.histogram, часто приводит к неправильному представлению данных. Следуя приведенным рекомендациям и корректируя код, вы сможете визуализировать данные с правильным диапазоном на осях, что позволит лучше понять их распределение. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, всегда можно обратиться к документации Seaborn и Matplotlib, чтобы углубить свои знания.