Графическое распределение графиков Matplotlib с двумя цветами

Question

Цель состоит в том, чтобы цветное значение выше определенного порогового значения в один цвет и значения ниже этого порога в другой цвет. Приведенный ниже код пытается просто разделить его на две гистограммы, но он выглядит сбалансированным только в том случае, если порог составляет 50%. Я предполагаю, что должен играть с переменной discreetlevel.

finalutilityrange - это вектор с кучей значений (вы должны сгенерировать его для проверки кода), который я пытаюсь выполнить. Значение deter - это значение, определяющее, будут ли они синими или красными. discreetlevel - это просто количество ящиков, которые я бы хотел.

import random 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

discreetlevel = 10 
deter = 2 

for x in range(0,len(finalutilityrange)): 
    if finalutilityrange[x-1]>=deter: 
     piraterange.append(finalutilityrange[x-1]) 
    else: 
     nonpiraterange.append(finalutilityrange[x-1]) 

plt.hist(piraterange,bins=discreetlevel,normed=False,cumulative=False,color = 'b') 
plt.hist(nonpiraterange,bins=discreetlevel),normed=False,cumulative=False,color = 'r') 
plt.title("Histogram") 
plt.xlabel("Utlity") 
plt.ylabel("Probability") 
plt.show() 

Answer 1

Этот ответ не решает код, так как он не является самодостаточным, но за то, что вы пытаетесь сделать гистограмму по умолчанию должны работать (при условии, NumPy/pyplot загружена)

x = randn(100) 
idx = x < 0.2 # Threshold to separate values 
hist([x[idx], x[~idx]], color=['b', 'r']) 

Пояснение:

1. первая строка просто создает некоторые случайные данные, чтобы проверить,
2. создает индекс для того, где данные ниже некоторого порогового значения, это может быть отрицается с ~, чтобы найти, где он выше порогового значения
3. Последняя строка отображает гистограмму. Команда принимает список отдельных групп сюжет, который не делает большой разницы здесь, но если normed=True это

Там больше хист сюжет может сделать, так что смотрите по документации, прежде чем вы случайно реализовать его самостоятельно ,

Answer 2

Это решение немного сложнее, чем @ user2699. Я просто представляю его для полноты. У вас есть полный контроль над объектами патча, которые возвращает hist, поэтому, если вы можете убедиться, что порог, который вы используете, находится точно на краю корзины, легко изменить цвет выбранных патчей. Вы можете это сделать, потому что hist может принимать последовательность краев бункера как параметр bins.

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

# Make sample data 
finalutilityrange = np.random.randn(100) 
discreetlevel = 10 
deter = 0.2 

# Manually create `discreetlevel` bins anchored to `deter` 
binsAbove = round(discreetlevel * np.count_nonzero(finalutilityrange > deter)/finalutilityrange.size) 
binsBelow = discreetlevel - binsAbove 
binwidth = max((finalutilityrange.max() - deter)/binsAbove, 
       (deter - finalutilityrange.min())/binsBelow) 
bins = np.concatenate([ 
      np.arange(deter - binsBelow * binwidth, deter, binwidth), 
      np.arange(deter, deter + (binsAbove + 0.5) * binwidth, binwidth) 
]) 

# Use the bins to make a single histogram 
h, bins, patches = plt.hist(finalutilityrange, bins, color='b') 

# Change the appropriate patches to red 
plt.setp([p for p, b in zip(patches, bins) if b >= deter], color='r') 

В результате гомогенный гистограмма с бункерами разных цветов:

Бункера могут быть немного шире, чем если бы вы не якорь на deter. Либо первый, либо последний бит обычно будет немного отставать от края данных.