トゥーン湖畔の書庫

Debian 9.7 2019-02-04 依存パッケージの導入 build-essential は当然として sudo apt install libreadline-dev libncursesw5-dev libssl-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libbz2-dev liblzma-dev zlib1g-dev uuid-dev libffi-dev libdb-dev tk-dev コンパイル ユーザー環境に pip つきでインストールする例. ./configure --prefix=/home/name/.local --with-ensurepip --enable-optimizations make -j4 make altinstall ただし手元の WSL 環境ではなぜかいくつかのテスト (signal 等) が終了しない (ファイアウォールのせいかと思うけれども切っても失敗した) ので, その場合フル最適化は諦めて --with-lto でリンク時の最適化だけ行う.

以下の内容はPython 3.5.2 + matplotlib 1.5.1およびPython 3.6.2 + matplotlib 2.0.2で検証した. 作業日は2017年10月22日, 前者はUbuntu 16.04 on Win10 (WSL), 後者はDebian 8.9 (Anaconda). 規格化したいのにできない なにか数値の列 data があったとして, そのヒストグラムをmatplotlibでプロットしたいとする. 普通に plt.hist( data ) とすると, これは縦軸が各bin内に入るデータ点が何個あるかを表すことになる. これをデータ総数 len(data) で規格化したプロットにしようと思って plt.hist( data, normed=True ) または normed=1 とかやっちゃうと, 思った通りのアウトプットにならずに頭を傾げることになる. 例えば: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.normal(0,0.1,1000) weights = np.ones(len(data))/len(data) plt.hist( data, weights=weights ) plt.show() アウトプットは で, 縦軸が1を超えるとか, 意味がわからない. 原因 matplotlibのドキュメント を見ても何も書いてない. これは numpyのドキュメント に答えが書いてあるからで, 要するに normed オプションは事実上 density オプションと等しく, これは縦軸を確率分布関数と思って規格化するオプションである, と. 従って, normed=True オプションを指定すると, binの 面積 が1に規格化されることになる. いま欲しいものは値の 総和 が1に規格化されたアウトプットなのだから, binの幅が1でない限り, 欲しい結果は得られない. 対策 代わりに weights オプションを指定すればこの問題は解決できる. これは data の1つの値の重みを指定するパラメー...