Matplotlib | 理解直方图中bins表示的数据含义

引出问题

hist作图中 bins 发生变换 y轴的数据也变化想不通不是说y轴计算的是频率吗频率既然是定值为什么y轴的数据就还会变化？
那我确定了bins的数值我想获得bins内各个柱子（bin）中数据点的数量如何获得

bins的变化

先看一组数据

data['Class'].value_counts()

Class
0    284315
1       492
Name: count, dtype: int64

画直方图


f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True, figsize=(16,4)) # 共享x轴
bins = 30ax1.hist(data["Amount"][data["Class"]== 1], bins = bins)ax1.set_title('Fraud')ax2.hist(data["Amount"][data["Class"] == 0], bins = bins)
ax2.set_title('Normal')plt.xlabel('Amount ($)')
plt.ylabel('Number of Transactions')
plt.yscale('log')
plt.show()

在这里插入图片描述
查看当bins=30时，各个柱子内数据点的数量

# 计算欺诈交易的直方图
fraud_hist_values, fraud_bin_edges = np.histogram(data["Amount"][data["Class"] == 1], bins=bins)# 计算正常交易的直方图
normal_hist_values, normal_bin_edges = np.histogram(data["Amount"][data["Class"] == 0], bins=bins)# 打印每个 bin 中的数据点数量
print("Fraud transactions in each bin:", fraud_hist_values)
print("Normal transactions in each bin:", normal_hist_values)

Fraud transactions in each bin: [316  74  20  16  18   6   7   5   5   2   9   3   0   1   1   1   0   11   3   0   1   0   0   0   1   0   0   0   1]
Normal transactions in each bin: [280387   2917    599    208    110     42     19      8      9      62      2      0      2      0      1      0      0      0      00      0      2      0      0      0      0      0      0      1]

这样看数据的结果相对难理解直接放入极端情况 bins=1

Fraud transactions in each bin: [492]
Normal transactions in each bin: [284315]

在这里插入图片描述

在 matplotlib 或 seaborn 的 hist 函数中，Y 轴表示的是每个柱子（bin）中数据点的数量（频数），或者是这些数量的估计概率密度（如果使用了密度标准化）。当您改变 bins 参数时，Y 轴的数据确实会发生变化，原因如下：

改变 bins 的数量：
- 当您增加或减少 bins 的数量时，您实际上是在改变数据的分组方式。更多的 bins 意味着每个柱子覆盖的值范围更小，这可能导致某些柱子的高度增加或减少，因为数据点被分配到了更多的组中。
改变 bins 的宽度：
- bins 的宽度直接影响每个柱子的范围。如果 bins 太宽，可能会错过数据的细微变化；如果 bins 太窄，可能会过度强调数据的随机波动。
Y 轴的解释：
- 如果您没有对直方图进行任何标准化，Y 轴显示的是每个 bin 中的计数（频数）。这意味着，如果您有更多的 bins，每个柱子的高度可能会更低，因为数据点被分散到了更多的柱子中。
- 如果您对直方图进行了密度标准化（例如，通过设置 density=True），Y 轴显示的是估计的概率密度。在这种情况下，直方图的总面积将等于 1，而每个柱子的高度将根据 bins 的宽度进行调整，以保持总面积不变。

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)# 不同的 bins 数量
plt.figure(figsize=(12, 6))# 较少的 bins
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.hist(data, bins=10, alpha=0.5, label='10 bins')
plt.legend()# 较多的 bins
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.5, label='30 bins')
plt.legend()plt.show()