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我在 python 中创建一个直方图，我希望 bin 边缘是给定值的百分比（5-10%）。解决这个问题的最佳方法是什么，这样我就不会在 bin 边界上留下间隙，也不必为 bin 边界计算预先设置一些值？

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通常，使用numpy.histogram等预定义工具创建直方图很方便，尽管您新发布的评论（暗示您正在使用 matplotlib）也完全没问题。无论哪种方式，您都可以创建一组自动确定的等宽箱...

import numpy
data = [0,1,1,1,1,1,1,2,3,3]
hist, edges = numpy.histogram( data , bins = 10)
>>> hist
array([1, 0, 0, 6, 0, 0, 1, 0, 0, 2])
>>> edges
array([ 0. ,  0.3,  0.6,  0.9,  1.2,  1.5,  1.8,  2.1,  2.4,  2.7,  3. ])

...或者，在您想要预定义箱（可能具有不同宽度）的奇怪情况下，您可以自己指定箱边缘（阅读文档以获取有关其工作原理的信息）：

>>> hist, edges = numpy.histogram( data , bins = [0,.5,1., 1.5,2,3])
>>> hist 
array([1, 0, 6, 0, 3])
>>> edges
array([ 0. ,  0.5,  1. ,  1.5,  2. ,  3. ])
>>>

但是，请注意使用截然不同的 bin 大小。在许多情况下，这种粗粒度可能会扭曲您尝试比较的数字之间的关系。

至于你的价值 +/-10% 边界？

preferred_bin_centers = [0,1,2,3]
bin_pairs = [ ( 0.9* v , 1.1*v ) for v in preferred_bin_centers ]
>>> [[0.0, 0.0], [0.9, 1.1], [1.8, 2.2], [2.7, 3.3000000000000003]]

或者，展平为 numpy.histogram 可以使用的列表形式...

bin_edges = sum( [  [ 0.9* v , 1.1*v ]  for v in values ]    , [] )

>>> [0.0, 0.0, 0.9, 1.1, 1.8, 2.2, 2.7, 3.3000000000000003]

（请注意，从上面列表的前两项中，如果您的 bin 中心之一为 0，则此代码会给出令人困惑的 bin 边缘；我将其仅作为需要注意的示例）

顺便说一句，上面定义的 bin 边缘也会创建超出所需范围的中间 bin。例如，如果您将项目分类在 1,2 和 3 的 +/- 10% 范围内，那么本质上，也会有一个介于 2.2 和 2.7 之间的分类（您所需分类的“外边缘”），其中 2.5 之类的数字会去。如果在所需的 bin 之间存在值，则可能需要相应地调整截止值或可视化。

于 2012-09-07T17:18:39.713 回答
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也许我过于简单化了你的问题？

def bins(data, nbins):
    range = max(data) - min(data)
    binsize = range / float(nbins)
    bins = [x * binsize for x in range(nbins)]
于 2012-09-07T14:50:18.017 回答