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pyROOT でヒストグラムの情報を得る操作

投稿日: 2015-11-24 作成者: n3956

既に存在する 1 次元ヒストグラム (h1) のビンの数，ビンの最小値，ビンの最大値を得には次のようにする．
(pyRoot ではなく C のときは，メソッドを呼び出す記号は “.” ではなく “->”)

nxbins = h1.GetXaxis().GetNbins()
xmin = h1.GetXaxis().GetXmin()
xmax = h1.GetXaxis().GetXmax()

nxbins = h1.GetXaxis().GetNbins()

xmin = h1.GetXaxis().GetXmin()

xmax = h1.GetXaxis().GetXmax()

第 i 番目のビンの下端，中心値，上端を得る

binlow = h1.GetXaxis().GetBinLowEdge(i)
binc   = h1.GetXaxis().GetBinCenter(i)
binup  = h1.GetXaxis().GetBinUpEdge(i)

binlow = h1.GetXaxis().GetBinLowEdge(i)

binc = h1.GetXaxis().GetBinCenter(i)

binup = h1.GetXaxis().GetBinUpEdge(i)

2 次元ヒストグラム (h2) の場合， Y 軸のビンの数や，最小のビンのを知るには，

nybins = h2.GetYaxis().GetNbins()
ymin   = h2.GetYaxis().GetXmin()
ymax   = h2.GetYaxis().GetXmax()

nybins = h2.GetYaxis().GetNbins()

ymin = h2.GetYaxis().GetXmin()

ymax = h2.GetYaxis().GetXmax()

Fill された値がどのビン番号 (index) に属するかを調べるには，FindBin() を使う．

wBinX = h1.GetXaxis().FindBin(value)

1	wBinX = h1.GetXaxis().FindBin(value)

ヒストグラムの最大値／最小値をもつビンの index を返すには，

maxBin = h1.GetMaximumBin()
minBin = h1.GetMinimumBin()

1 2	maxBin = h1.GetMaximumBin() minBin = h1.GetMinimumBin()

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python で Excel データシートを読み込む

投稿日: 2014-10-14 作成者: n3956

from xlrd import open_workbook

wb = open_workbook("test.xlsx")

for i, st in enumerate(wb.sheets()):
    print( "sheet[%i]: %s has %i cols %i rows." %
           (i, st.name, st.ncols, st.nrows) )

sheet = wb.sheets()[0]
v_1A = sheet.cell(0, 0).value # -> CELL (1, A)
ptiny v_1A

from xlrd import open_workbook

wb = open_workbook("test.xlsx")

for i, st in enumerate(wb.sheets()):

print( "sheet[%i]: %s has %i cols %i rows." %

(i, st.name, st.ncols, st.nrows) )

sheet = wb.sheets()[0]

v_1A = sheet.cell(0, 0).value # -> CELL (1, A)

ptiny v_1A

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カーブフィッティング（曲線当てはめ）について

投稿日: 2014-5-29 作成者: n3956

資料

R2値
- Evaluating Goodness of Fit （MathWorks 社）
  http://www.mathworks.co.jp/jp/help/curvefit/evaluating-goodness-of-fit.html

カイ２乗検定
- CHI-SQUARE: TESTING FOR GOODNESS OF FIT （Peter Scott 氏）
  http://physics.ucsc.edu/~drip/133/ch4.pdf
- 実験データの統計解析（榎戸輝揚氏）
  http://researchmap.jp/mu8wbt9s2-28502/#_28502

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対数スケールのヒストグラム logarithmic histogram

投稿日: 2014-5-18 作成者: n3956

対数スケールでヒストグラムを描画する場合，pyplot.hist の log オプションを付ける．

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムに詰められるデータの作成
sample = np.random.poisson(2.5, size=1000000)

# 線形
plt.hist(poi, bins=20, range=(0,20))

# 対数
plt.hist(poi, bins=20, range=(0,20), log=True)

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムに詰められるデータの作成

sample = np.random.poisson(2.5, size=1000000)

# 線形

plt.hist(poi, bins=20, range=(0,20))

# 対数

plt.hist(poi, bins=20, range=(0,20), log=True)

対数スケールでヒストグラムに描画するデータの中に，0 や負の数が含まれる場合，次のようなエラーが出る場合がある．その場合は，bottom オプションを指定してやると解決する．

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int'

# log=True, bottomオプションの指定
plt.hist(poi, bins=20, range=(0,20), log=True, bottom=1e-6)

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int'

# log=True, bottomオプションの指定

plt.hist(poi, bins=20, range=(0,20), log=True, bottom=1e-6)

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matplotlib/numpy でのヒストグラムの書き方

投稿日: 2014-5-15 作成者: n3956

matplotlib でヒストグラム化と描画（patchの作成）を同時に行う

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムに詰められるデータ列の作成
events = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=100000) 

# matplotlib.pyplot.hist によるヒストグラムの作成
n, bins, patches = plt.hist(events, 20, range=(-4, 4),
                            weights=None, normed=False,
                            histtype="step", log=False)
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムに詰められるデータ列の作成

events = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=100000)

# matplotlib.pyplot.hist によるヒストグラムの作成

n, bins, patches = plt.hist(events, 20, range=(-4, 4),

weights=None, normed=False,

histtype="step", log=False)

plt.show()

numpy で一旦ヒストグラムの配列を作成した後，matplotlib.plot.bar 等で描画

n, bins = np.histogram(events, bins=20, range=(-4, 4),
                       normed=False, weights=None)
plt.step(bins[:-1], n, where='post')
# pyplot.bar や pyplot.step の引数はビンの下端なので，bins の最後の要素は除いて与える
# step の場合は where に注意
plt.show()

n, bins = np.histogram(events, bins=20, range=(-4, 4),

normed=False, weights=None)

plt.step(bins[:-1], n, where='post')

# pyplot.bar や pyplot.step の引数はビンの下端なので，bins の最後の要素は除いて与える

# step の場合は where に注意

plt.show()

n, bins, events の中身

In [60]: len(events)
Out[60]: 100000

In [61]: events
Out[61]: 
array([-1.17002971,  0.27118956, -0.4475408 , ...,  1.56139502,
        0.10611222,  1.72545906])

In [62]: n
Out[62]: 
array([   13,    40,   176,   569,  1462,  3142,  6004,  9749, 13409,
       15560, 15539, 13032,  9629,  6151,  3202,  1476,   585,   184,
          55,    18])

In [63]: bins
Out[63]: 
array([-4. , -3.6, -3.2, -2.8, -2.4, -2. , -1.6, -1.2, -0.8, -0.4,  0. ,
        0.4,  0.8,  1.2,  1.6,  2. ,  2.4,  2.8,  3.2,  3.6,  4. ])

In [60]: len(events)

Out[60]: 100000

In [61]: events

Out[61]:

array([-1.17002971, 0.27118956, -0.4475408 , ..., 1.56139502,

0.10611222, 1.72545906])

In [62]: n

Out[62]:

array([ 13, 40, 176, 569, 1462, 3142, 6004, 9749, 13409,

15560, 15539, 13032, 9629, 6151, 3202, 1476, 585, 184,

55, 18])

In [63]: bins

Out[63]:

array([-4. , -3.6, -3.2, -2.8, -2.4, -2. , -1.6, -1.2, -0.8, -0.4, 0. ,

0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2. , 2.4, 2.8, 3.2, 3.6, 4. ])

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