Python/matplotlib 在直方图中显示置信度

发布于 2024-11-11 16:38:23 字数 264 浏览 5 评论 0原文

这是我的问题。我收集了一些数据以获得“数字化”pdf，这很好。现在，我想找到一种通过对 bin 组进行不同着色来指示不同置信区间的方法。特别是，从包含我想要找到的最高计数的垃圾箱开始，并将面积总和小于 0.6 的所有最高垃圾箱涂上颜色（例如红色）。然后，总是通过减少计数来挑选新的垃圾箱，我想将红色区域增加到 0.8 的垃圾箱涂成橙色。我正在考虑使用 numpy 来获取垃圾箱和计数，将它们分为 3 个系列（红色、橙色和原始颜色），并使用 pyplot 的条形图绘制它们。希望您能指出更快的方法，谢谢！

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左秋 2024-11-18 16:38:23

如果我正确理解你的问题，我认为下面的代码将完成你的建议。这似乎与您考虑的方法有点不同，我不确定它是否更有效。无论如何，了解别人做某事的方式通常会有所帮助。它假设已经生成了一个 pdf（直方图），其中的 bin 由变量“bins”表示，bin 宽度由变量“binwidth”表示。

gray = (.5,.5,.5)
orange = (1.0, 0.647, 0.0)
red = (1.0, 0.0, 0.0)

clrs = [gray for xx in bins]

idxs = pdf.argsort()
idxs = idxs[::-1]
oranges = idxs[(cumsum(pdf[idxs])*binwidth < 0.8).nonzero()]
reds = idxs[(cumsum(pdf[idxs])*binwidth < 0.6).nonzero()]

for idx in oranges:
    clrs[idx] = orange

for idx in reds:
    clrs[idx] = red

bar(left=bins,height=pdf,width=binwidth,color=clrs)

这是我得到的结果视图以及关联的 PDF 和 CDF

If I understand your question correctly, I think the code below will do what you are suggesting. It seems a little different than the approach you were considering, and I'm not sure it is more efficient. Regardless, it usually helps to see the way someone else would do something. It assumes an already generated pdf (histogram) with a bins represented by the varialble "bins" and bin width represented by the variable "binwidth".

gray = (.5,.5,.5)
orange = (1.0, 0.647, 0.0)
red = (1.0, 0.0, 0.0)

clrs = [gray for xx in bins]

idxs = pdf.argsort()
idxs = idxs[::-1]
oranges = idxs[(cumsum(pdf[idxs])*binwidth < 0.8).nonzero()]
reds = idxs[(cumsum(pdf[idxs])*binwidth < 0.6).nonzero()]

for idx in oranges:
    clrs[idx] = orange

for idx in reds:
    clrs[idx] = red

bar(left=bins,height=pdf,width=binwidth,color=clrs)

Here is a view of the result that I get along with the associated PDF and CDF

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