2009-11-12 11 views
8

Mam zestaw wartości w float (zawsze mniej niż 0). Które chcę bin na histogram, i, e. każdy bar w histogramie zawierać zakres wartości [0,0.150)Howto bin serii wartości zmiennoprzecinkowe na histogram w języku Python?

Dane mam wygląda następująco:

0.000 
0.005 
0.124 
0.000 
0.004 
0.000 
0.111 
0.112 

Whith mojego kodu poniżej oczekiwać, aby uzyskać wynik, który wygląda jak

[0, 0.005) 5 
[0.005, 0.011) 0 
...etc.. 

Próbowałem zrobić takie binning z tym kodem. Ale to nie działa. Jak to zrobić?

#! /usr/bin/env python 


import fileinput, math 

log2 = math.log(2) 

def getBin(x): 
    return int(math.log(x+1)/log2) 

diffCounts = [0] * 5 

for line in fileinput.input(): 
    words = line.split() 
    diff = float(words[0]) * 1000; 

    diffCounts[ str(getBin(diff)) ] += 1 

maxdiff = [i for i, c in enumerate(diffCounts) if c > 0][-1] 
print maxdiff 
maxBin = max(maxdiff) 


for i in range(maxBin+1): 
    lo = 2**i - 1 
    hi = 2**(i+1) - 1 
    binStr = '[' + str(lo) + ',' + str(hi) + ')' 
    print binStr + '\t' + '\t'.join(map(str, (diffCounts[i]))) 

~

+0

Cóż, w przykładzie „Czego można oczekiwać ...”, jeśli masz zakresy zdefiniowane jako [0, 0,005) (prawy otwarty) i [0,005, 0,011) (zamknięte po lewej) to powinno być: [0, 0,005) 4 [0,005, 0,011] 1 itd ... – Gacek

+0

"Czy nie działa?" Każda konkretna skarga? A może oczekujesz, że wszyscy będą go uruchamiać i próbować zgadywać, co ci się nie podoba w wynikach? –

+0

Aby uniknąć ponownego wynalezienia koła, szczególnie jeśli następnym krokiem jest wykreślenie histogramu: powinieneś rozważyć użycie platformy Matplotlib, która obsługuje to wszystko. – RedGlyph

Odpowiedz

13

Jeśli to możliwe, nie odkrywaj ponownie koła. NumPy ma wszystko, czego potrzeba:

#!/usr/bin/env python 
import numpy as np 

a = np.fromfile(open('file', 'r'), sep='\n') 
# [ 0.  0.005 0.124 0.  0.004 0.  0.111 0.112] 

# You can set arbitrary bin edges: 
bins = [0, 0.150] 
hist, bin_edges = np.histogram(a, bins=bins) 
# hist: [8] 
# bin_edges: [ 0. 0.15] 

# Or, if bin is an integer, you can set the number of bins: 
bins = 4 
hist, bin_edges = np.histogram(a, bins=bins) 
# hist: [5 0 0 3] 
# bin_edges: [ 0.  0.031 0.062 0.093 0.124] 
+0

A jeśli chcesz znormalizować histogram, możesz dodać linię: hist = hist * 1.0/sum (hist) – dval

+0

A jeśli chcesz, by całka nad zakresem bin wynosiła 1, użyj ['density = True'] (http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/ generated/numpy.histogram.html). – unutbu

2

Pierwszy błąd jest:

Traceback (most recent call last): 
    File "C:\foo\foo.py", line 17, in <module> 
    diffCounts[ str(getBin(diff)) ] += 1 
TypeError: list indices must be integers 

Czemu konwersja int na ul kiedy potrzebna jest str? Napraw to, a następnie otrzymamy:

Traceback (most recent call last): 
    File "C:\foo\foo.py", line 17, in <module> 
    diffCounts[ getBin(diff) ] += 1 
IndexError: list index out of range 

ponieważ wykonano tylko 5 wiader. Nie rozumiem swój schemat bucketing, ale zróbmy to 50 wiader i zobaczyć, co się dzieje:

6 
Traceback (most recent call last): 
    File "C:\foo\foo.py", line 21, in <module> 
    maxBin = max(maxdiff) 
TypeError: 'int' object is not iterable 

maxdiff jest pojedyncza wartość z listy wskazówki, więc to, co jest max tu robi? Usuń go, teraz otrzymujemy:

6 
Traceback (most recent call last): 
    File "C:\foo\foo.py", line 28, in <module> 
    print binStr + '\t' + '\t'.join(map(str, (diffCounts[i]))) 
TypeError: argument 2 to map() must support iteration 

Rzeczywiście, używasz pojedynczą wartość jako drugi argument do map. Załóżmy uprościć ostatnie dwie linie z tego:

binStr = '[' + str(lo) + ',' + str(hi) + ')' 
print binStr + '\t' + '\t'.join(map(str, (diffCounts[i]))) 

do tego:

print "[%f, %f)\t%r" % (lo, hi, diffCounts[i]) 

Teraz drukuje:

6 
[0.000000, 1.000000) 3 
[1.000000, 3.000000) 0 
[3.000000, 7.000000) 2 
[7.000000, 15.000000) 0 
[15.000000, 31.000000) 0 
[31.000000, 63.000000) 0 
[63.000000, 127.000000) 3 

Nie jestem pewien, co jeszcze do zrobienia, bo tak naprawdę nie rozumiem spekulowania, którego chcesz użyć. Wydaje się, że obejmuje ona moce binarne, ale nie ma dla mnie sensu ...

3
from pylab import * 
data = [] 
inf = open('pulse_data.txt') 
for line in inf: 
    data.append(float(line)) 
inf.close() 
#binning 
B = 50 
minv = min(data) 
maxv = max(data) 
bincounts = [] 
for i in range(B+1): 
    bincounts.append(0) 
for d in data: 
    b = int((d - minv)/(maxv - minv) * B) 
    bincounts[b] += 1 
# plot histogram 

plot(bincounts,'o') 
show()