非常小的花车上的 Numpy 直方图

Question

我有一个带有小浮点数的数组，这里是一个豁免：

[-0.000631510156545283, 0.0005999252334386763, 2.6784775066479167e-05, 

-6.171351407584846e-05, -2.0256783283654057e-05, -5.700196588437318e-05, 

0.0006830172130385885, -7.862102776837944e-06, 0.0008167604859504389, 

0.0004497656945683915, -0.00017132944173890756, -0.00013510823579343265, 

0.00019666267095029728, -9.0271602657355e-06, 0.0005219852103996746, 

4.010928726736523e-05, -0.0005287787999295592, 0.00023883106926381664, 

0.0006348661301799839, 0.0003881285984411852]

（编辑：整个数组包含 ~40k 浮点数）

数字显示测量值随时间的变化，例如 +0.0001 表示测量值增加 0.0001。

我想在整个数组上绘制直方图。目前，pyplot.hist创建一个将所有值插入一个箱中的图（此图像显示当前直方图。，使用以下代码创建（已编辑）：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(1, 1, figsize=(20,20))

array = [] # floats here

axs.hist(array,bins=10)

axs.set_ylabel("Histogram of temperature/weight ratio")

axs.set_xlabel("Bins")

). 我猜这是因为人数太少了——我就在这里吗？

我尝试使用hist, bins = numpy.histogram()并绘制它，结果相同。（在此处关注此问题）。

我如何在如此小的数字上创建直方图，以便将值分布在例如 100 个箱子上，而不是全部插入第一个箱子？我需要预处理我的数据吗？

Answer 1

对于其他寻找答案的人：正如 Jody Klymak 在对我的问题的评论中所建议的那样，手动指定垃圾箱。我不需要进一步预处理数据，因为我认为我必须这样做。例子：import matplotlib.pyplot as pltimport bumpy as nparray = [...] # large array with tiny floatsfig, axs = plt.subplots(1, 1, figsize=(20,20))hist = axs.hist(array, np.arange(-0.01, 0.01, 0.0001)) #numpy to create bins over rangeplt.show()