Matplotlib 绘制条形图的间距问题

在matplotlib中绘制条形图时，经常遇到条形之间的间距问题。本文将重点阐述如何在使用hist()函数绘制具有数千个bin的直方图时，调整条形之间的间距。

hist()函数介绍

hist()函数是matplotlib库中用于绘制直方图的函数，其参数非常丰富。以下是常用参数的介绍：

以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

x = np.random.randint(1, 101, size = 1000)
plt.hist(x, bins=20, rwidth=0.8)
plt.show()

在这个例子中，我们使用numpy随机生成了一个1-100之间的整数数组，然后使用hist()函数将数据分成了20个bin进行绘制。不难看出，每个bin之间保持着默认的间距。

在历史版本的matplotlib中，我们可以使用width参数来调整直方图的宽度。但是在最新版本（3.4.3）中，width参数已经被rwidth（相对宽度）和bar_width（实际宽度）取代。

以下是一个使用rwidth参数调整直方图间距的例子：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

x = np.random.randint(1, 101, size = 1000)
plt.hist(x, bins=20, rwidth=0.8)
plt.show()

我们可以通过rwidth参数控制每个bin之间的间距。例如，将rwidth设置为0.5，则可以看到条形之间较小的间距：

plt.hist(x, bins=20, rwidth=0.5)
plt.show()

将rwidth设置为1.5，则可以看到条形之间较大的间距：

plt.hist(x, bins=20, rwidth=1.5)
plt.show()

需要注意的是，当rwidth的值小于1时，间距会变小，但每个bin的宽度也会随之缩小；相反地，当rwidth的值大于1时，间距会变大，但每个bin的宽度也会随之增大。

当我们需要绘制具有数千个bin的直方图时，调整直方图间距的过程会变得更加困难。

以下是一个使用10000个bin的例子：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

x = np.random.randint(1, 101, size = 1000)
plt.hist(x, bins=10000, rwidth=0.8)
plt.show()

这个例子的结果将会是一张空白的图表，因为每个bin的宽度太小，无法绘制。

在此情况下，我们可以通过两种方式来调整间距：

第一种方法已经在上面的例子中讲解过，但当bin的数量非常大时，即使rwidth被设置为非常小的值（比如0.001），间距仍然可能太小。

因此，通常更为可靠的方法是调整align参数。这个参数控制第一个和最后一个bin的边界位置，其可选值包括left、mid和right。默认情况下，align参数被设置为mid，也就是第一个bin的边界位置与第二个bin的中点对齐，最后一个bin的边界位置与倒数第二个bin的中点对齐。

以下是一个在具有10000个bin的情况下调整align参数的例子：

x = np.random.randint(1, 101, size = 1000)
plt.hist(x, bins=10000, rwidth=0.8, align='mid')
plt.show()

我们可以看到，虽然每个bin的宽度仍然非常小，但直方图的间距已经可以正常显示了。

在本文中，我们介绍了hist()函数的常用参数，并讲解了如何调整直方图中条形之间的间距。特别地，针对使用数千个bin的情况，我们提供了两种方法来优化直方图的间距。