Несколько сломанной оси на гистограмме в Matplotlib

Question

Итак, у меня есть некоторые данные, которые я хочу построить по гистограмме плотности плотности (неравной ширины класса), и через некоторые поисковые запросы в Интернете я создал это, чтобы позволить мне делать это.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.xkcd() 
freqs = np.array([3221, 1890, 866, 529, 434, 494, 382, 92, 32, 7, 7]) 
bins = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 100, 200, 500, 1000, 1500]) 
widths = bins[1:] - bins[:-1] 
heights = freqs.astype(np.float)/widths 

plt.xlabel('Cost in Pounds') 
plt.ylabel('Frequency Density') 

plt.fill_between(bins.repeat(2)[1:-1], heights.repeat(2), facecolor='steelblue') 
plt.show() 

Как вы можете видеть, однако, эти данные простираются на тысячи на оси х и по оси у (плотность) идет от крошечных данных (< 1) до обширных данных (> 100). Чтобы решить эту проблему, мне нужно сломать обе оси. Наиболее близким к тому, что я нашел до сих пор, является this, который я нашел трудным в использовании. Сможете ли вы помочь?
Спасибо, Aj.

Answer 1

Вы можете просто использовать планку. Установка ярлыков xtick для представления значений бинов.

С логарифмической шкале у

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.xkcd() 
fig, ax = plt.subplots() 
freqs = np.array([3221, 1890, 866, 529, 434, 494, 382, 92, 32, 7, 7]) 
freqs = np.log10(freqs) 
bins = np.array([0, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 100, 200, 500, 1000, 1500]) 
width = 0.35 
ind = np.arange(len(freqs)) 
rects1 = ax.bar(ind, freqs, width) 
plt.xlabel('Cost in Pounds') 
plt.ylabel('Frequency Density') 
tick_labels = [ '{0} - {1}'.format(*bin) for bin in zip(bins[:-1], bins[1:])] 
ax.set_xticks(ind+width) 
ax.set_xticklabels(tick_labels) 
fig.autofmt_xdate() 
plt.show()