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次のようなPythonのタプルのリストであるデータセットがあります。

dataSet = [(6.1248199999999997, 27), (6.4400500000000003, 4), (5.9150600000000004, 1), (5.5388400000000004, 38), (5.82559, 1), (7.6892199999999997, 2), (6.9047799999999997, 1), (6.3516300000000001, 76), (6.5168699999999999, 1), (7.4382099999999998, 1), (5.4493299999999998, 1), (5.6254099999999996, 1), (6.3227700000000002, 1), (5.3321899999999998, 11), (6.7402300000000004, 4), (7.6701499999999996, 1), (5.4589400000000001, 3), (6.3089700000000004, 1), (6.5926099999999996, 2), (6.0003000000000002, 5), (5.9845800000000002, 1), (6.4967499999999996, 2), (6.51227, 6), (7.0302600000000002, 1), (5.7271200000000002, 49), (7.5311300000000001, 7), (5.9495800000000001, 2), (5.1487299999999996, 18), (5.7637099999999997, 6), (5.5144500000000001, 44), (6.7988499999999998, 1), (5.2578399999999998, 1)]

タプルの最初の要素がエネルギーで、2 番目の要素がカウンターである場合、影響を受けるセンサーの数。

ヒストグラムを作成して、影響を受けるセンサーの数とエネルギーの関係を調査したいと考えています。私はmatplotlib（およびpython）にかなり慣れていませんが、これまでに行ったことは次のとおりです。

import math
import matplotlib.pyplot as plt

dataSet = [(6.1248199999999997, 27), (6.4400500000000003, 4), (5.9150600000000004, 1), (5.5388400000000004, 38), (5.82559, 1), (7.6892199999999997, 2), (6.9047799999999997, 1), (6.3516300000000001, 76), (6.5168699999999999, 1), (7.4382099999999998, 1), (5.4493299999999998, 1), (5.6254099999999996, 1), (6.3227700000000002, 1), (5.3321899999999998, 11), (6.7402300000000004, 4), (7.6701499999999996, 1), (5.4589400000000001, 3), (6.3089700000000004, 1), (6.5926099999999996, 2), (6.0003000000000002, 5), (5.9845800000000002, 1), (6.4967499999999996, 2), (6.51227, 6), (7.0302600000000002, 1), (5.7271200000000002, 49), (7.5311300000000001, 7), (5.9495800000000001, 2), (5.1487299999999996, 18), (5.7637099999999997, 6), (5.5144500000000001, 44), (6.7988499999999998, 1), (5.2578399999999998, 1)]

binWidth = .2
binnedDataSet = []
#create another list and append the "binning-value"
for item in dataSet:
    binnedDataSet.append((item[0], item[1], math.floor(item[0]/binWidth)*binWidth))

energies, sensorHits, binnedEnergy = [[q[i] for q in binnedDataSet] for i in (0,1,2)]
plt.plot(binnedEnergy, sensorHits, 'ro')
plt.show()

これはこれまでのところうまくいきます (ただし、ヒストグラムのようにも見えませんが ;-) しかし、OK) が、各ビンの平均値を計算し、いくつかのエラー バーを追加したいと考えています。

それを行う方法は何ですか？matplotlib のヒストグラムの例を見ましたが、それらはすべてカウントされる 1 次元データを使用しているため、周波数スペクトルが得られます... それは私が本当に望んでいるものではありません。

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私はあなたが何をしようとしているのか正確に少し混乱していますが、これは（最初の順序で）あなたが望むと思うことを行うと思います：

bin_width = .2
bottom = 5.0
top = 8.0

binned_data = [0.0] * int(math.ceil(((top - bottom) / bin_width)))
binned_count = [0] * int(math.ceil(((top - bottom) / bin_width)))
n_bins = len(binned_data)
for E, cnt in dataSet:
    if E < bottom or E > top:
        print 'out of range'
        continue
    bin_id = int(math.floor(n_bins * (E - bottom) / (top - bottom)))
    binned_data[bin_id] += cnt
    binned_count[bin_id] += 1

binned_avergaed_data = [C_sum / hits if hits > 0 else 0 for C_sum, hits in zip(binned_data, binned_count)]

bin_edges = [bottom + j * bin_width for j in range(len(binned_data))]

plt.bar(bin_edges, binned_avergaed_data, width=bin_width)

を調べることもお勧めnumpyします。これにより、これを書くのがはるかに簡単になります。

于 2013-03-22T19:19:31.807 に答える