最近在做一个项目，需要用到直方图，不过需要不等间距的，x轴需要设置成不等的间距。百度了一堆，也没找到解决方法，后来找到一个，实际上是做得条形图，用条形图，替换成直方图。因此也不能算是直方图。
记录一下过程。
我的数据是一个这样的。
有两列，这两列数据要放在一个直方图里，并且是不等间距。而且数据都不是均匀的，如果等间距，就有可能造成很多直方很小，不美观。
所以，换一下思路。利用numpy的histogram， 先制作一个不等间距的直方图数列，然后用条形图，把组距和数列的高度划出来。
代码如下：
import re
import pandas as pd
import os
from collections import Counter
import time
import requests
from scrapy import Selector
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=15)
bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 10, 20, 50, 100, 200]
height = [ np.histogram(xs, bins=bins)[0] for xs in [pro_all, pro_valid]]
left, n = np.arange(len(bins)-1), len(height)
fig, ax = plt.subplots()
for j, h in enumerate(height):
ax.bar(left + j/n, h, width = 1.0/n, label = leg[j])
ax.set_xticks(np.arange(0, len(bins)))
ax.set_xticklabels(map(str, bins))
plt.legend(loc = 'upper right')
做出来，结果是这样的。
这个过程中，注意到numpy的histogram 返回的数据是这样的。
这个数据，就是按照组距，分别统计的频数。
比如 pro_all 这个变量，在0，这一组的个数是0个， 在1这一组的个数是928个， 同样的
pro_valid这个变量，在0这一组的个数是826个， 在1这一组个数是728个。
后面的数据都是按照bins这个列表对应的。只不过分组的数量，比bins的长度少1。因为最后一组是区间100-200， 也就是说，pro_all变量，在100-200之间的个数是5个，在50-100之间的个数是25个。
所以，就是用组距作为横轴，高度作为条形的高度，做了一个条形图。然后在设置x坐标轴的刻度。添加图例什么的。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_40340586/article/details/118873078
Author: JECK_ケーキ
Title: matplotlib 制作不等间距直方图
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