Ошибки локализации морского судна при генерации гистограмм для одноэлементных серий

Question

Когда я использую морфологию distplot (в 0.7.1) для визуализации гистограммы, я получаю сообщение об ошибке, если входная серия содержит только один элемент. Другими словами, что-то вроде

import numpy as np 
import seaborn as sns 

num_elements = 1000 
sns.distplot(np.random.normal(10, 1, num_elements)) 

прекрасно работает, но если я устанавливаю num_elements 1 я получаю следующее сообщение об ошибке:

In [8]: num_elements = 1 

In [9]: sns.distplot(np.random.normal(10, 1, num_elements)) 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-9-35e3f8293582> in <module>() 
----> 1 sns.distplot(np.random.normal(10, 1, num_elements)) 

/usr/local/lib/python2.7/site-packages/seaborn/distributions.pyc in distplot(a, bins, hist, kde, rug, fit, hist_kws, kde_kws, rug_kws, fit_kws, color, vertical, norm_hist, axlabel, label, ax) 
    207  if hist: 
    208   if bins is None: 
--> 209    bins = min(_freedman_diaconis_bins(a), 50) 
    210   hist_kws.setdefault("alpha", 0.4) 
    211   hist_kws.setdefault("normed", norm_hist) 

/usr/local/lib/python2.7/site-packages/seaborn/distributions.pyc in _freedman_diaconis_bins(a) 
    28  # From http://stats.stackexchange.com/questions/798/ 
    29  a = np.asarray(a) 
---> 30  h = 2 * iqr(a)/(len(a) ** (1/3)) 
    31  # fall back to sqrt(a) bins if iqr is 0 
    32  if h == 0: 

TypeError: len() of unsized object 

После ковыряться источника немного, я обнаружил, что я мог бы избежать этого ошибка, указав количество ящиков. Но это открывает мне другое:

--------------------------------------------------------------------------- 
ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-10-6e6569de737a> in <module>() 
----> 1 sns.distplot(np.random.normal(10, 1, num_elements), bins=10) 

/usr/local/lib/python2.7/site-packages/seaborn/distributions.pyc in distplot(a, bins, hist, kde, rug, fit, hist_kws, kde_kws, rug_kws, fit_kws, c\olor, vertical, norm_hist, axlabel, label, ax) 
    213   hist_color = hist_kws.pop("color", color) 
    214   ax.hist(a, bins, orientation=orientation, 
--> 215     color=hist_color, **hist_kws) 
    216   if hist_color != color: 
    217    hist_kws["color"] = hist_color 

/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/__init__.pyc in inner(ax, *args, **kwargs) 
    1817      warnings.warn(msg % (label_namer, func.__name__), 
    1818         RuntimeWarning, stacklevel=2) 
-> 1819    return func(ax, *args, **kwargs) 
    1820   pre_doc = inner.__doc__ 
    1821   if pre_doc is None: 

/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes/_axes.pyc in hist(self, x, bins, range, normed, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, **kwargs) 
    5933    x = np.array([[]]) 
    5934   else: 
-> 5935    x = _normalize_input(x, 'x') 
    5936   nx = len(x) # number of datasets 
    5937 

/usr/local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/axes/_axes.pyc in _normalize_input(inp, ename) 
    5875     else: 
    5876      raise ValueError(
-> 5877       "{ename} must be 1D or 2D".format(ename=ename)) 
    5878     if inp.shape[1] < inp.shape[0]: 
    5879      warnings.warn(

ValueError: x must be 1D or 2D 

Что здесь происходит? Есть ли способ обхода, который я могу использовать, чтобы заставить морской замок построить гистограмму для этой серии элементов? Для контекста мне это нужно, потому что я рисую несколько гистограмм, описывающих разные условия, на общей оси. В некоторых случаях в этом состоянии может быть только один элемент, но я должен иметь возможность отображать только один бар!

Answer 1

Вы можете обмануть seaborn, когда длина массива 1, дублируя значение:

rs = np.random.RandomState(0) 
num_elements = 1 
x = rs.normal(10, 1, num_elements) 
sns.distplot(np.r_[x, x], kde=False, norm_hist=True) 

Или, если вам не нужны лакомства, предоставляемые Сиборн (большинство из них не иметь смысл для одного элемента) просто использовать Matplotlib или панд:

plt.hist(x, bins=1) 

pd.Series(x).hist(bins=1);