python - python情节和幂律拟合

Question

我有以下列表：

[6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 3, 2, 3, 3, 2, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 2, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 2]

我想用 python 绘制每个实体的频率并对其进行幂律分析。

但我不知道如何用 ylabel 频率和 xlabel 列表上的数字来绘制列表。

我想用频率创建一个字典并绘制字典的值，但是这样，我不能把数字放在 xlabel 上。

有什么建议吗？

Answer 1

使用包：幂律

import powerlaw
d=[6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 3,2,  3, 3, 2, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1,0, 1, 2, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1,3, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 2, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 2]
fit = powerlaw.Fit(numpy.array(d)+1,xmin=1,discrete=True)
fit.power_law.plot_pdf( color= 'b',linestyle='--',label='fit ccdf')
fit.plot_pdf( color= 'b')

print('alpha= ',fit.power_law.alpha,'  sigma= ',fit.power_law.sigma)

阿尔法= 1.85885487521 西格玛= 0.0858854875209

它允许正确地绘制、拟合和分析数据。它具有拟合离散数据的幂律分布的特殊方法。

它可以安装：pip install powerlaw

Answer 2

我认为您对字典的看法是正确的：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from collections import Counter
>>> c = Counter([6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 3, 2, 3, 3, 2, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 2, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 2])
>>> sorted(c.items())
[(0, 50), (1, 30), (2, 9), (3, 8), (4, 1), (5, 1), (6, 1)]
>>> plt.plot(*zip(*sorted(c.items()))
... )
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x36a9990>]
>>> plt.show()

这里有一些有趣的部分。 zip(*sorted(c.items()))将返回类似[(0,1,2,3,4,5,6),(50,30,9,8,1,1,1)]. 我们可以使用*运算符将​​其解包，以便plt.plot看到 2 个参数 -(0,1,2,3,4,5,6)和(50,30,9,8,1,1,1). 分别用作绘图中的x和y值。

至于拟合数据，scipy这里可能会有所帮助。具体来说，看看下面的例子。（其中一个例子甚至使用幂律）。

Answer 3

y = np.bincount([6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 3, 2, 3, 3, 2, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 2, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 2])
x = np.nonzero(y)[0]
plt.bar(x,y)

Answer 4

import matplotlib.pyplot as plt
data = [6, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 1, 0, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 3, 2, 3, 3, 2, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 2, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 2]

plt.hist(data, bins=range(max(data)+2))
plt.show()