Matplotlib 直方图箱的选择取决于数据是否“单独”绘制。或其他一些数据：怎么会这样？

Question

标题就有了。 :)

示例：

from numpy import random
from matplotlib import pyplot as plt

data = [1 + random.randn(1000), random.randn(1000)]
bins = 10

plt.hist(data, bins, label=['first', 'second'])
plt.hist(data[1], bins, histtype='step', label=['second again'])

plt.legend()

plt.show()

给出（选择“步骤”类型以帮助“可见性”，与默认值相同）：

看到了吗？

Answer 1

以下是 hist 当前使用（在 matplotlib git 存储库中）确定 bin 的过程：

1. 如果给出 bins 作为实际 bin，则将使用这些 bin
2. 如果给出 bin_range，则将使用这两个值作为 bin_range。
3. 如果未给出 bin_range，则使用 [min of all data, max of all data] 作为 bin_range。
4. 对每组数据使用 numpy 的直方图函数，参数为 bin_range 和 bins。然而，垃圾箱被直方图的结果所取代。这意味着，通过在第一组数据上使用 bins = 10 和 bin_range = [min of all data, max of all data] 调用 numpy 的直方图，最终在两组输入数据的第一个示例中确定 bin。

正如您可以想象的那样，您将获得一组不同的 bin 来将 hist 与一个数据集、另一个数据集以及这两个数据集与这些条件一起使用，这并不奇怪，因为 bin_range 在所有三个实例中可能都不同。

Answer 2

好吧，没有人说不同的 x 轴值间隔的 bin 是相同的；）

就是这样（请参阅已接受的答案）：

from numpy import random
from matplotlib import pyplot as plt


data = [1 + random.randn(1000), random.randn(1000)]
num_bins = 10

_n, bins, _patches = plt.hist(data, num_bins, label=['first', 'second'])
plt.hist(data[1], bins, histtype='step', label=['second again'])

plt.legend()

plt.show()

给出：