uproot：从jupyter笔记本上的.root文件加载和重新绘制TH2直方图的最佳方法

如何解决uproot：从jupyter笔记本上的.root文件加载和重新绘制TH2直方图的最佳方法

我是python和root的新手。以前，我一直在C ++环境中使用ROOT。 按照uproot教程，我可以从.root文件中读取我的TH2D图形

我现在想通过matplotlib或seaborn重新创建和重新绘制现有图形，但是我不了解导入的TH2的结构。 myTH2D._members()正确输出：

['fName','fTitle','fLineColor','fLinestyle','flinewidth','fFillColor','fFillStyle','fMarkerColor','fMarkerStyle','fMarkerSize','fNcells','fXaxis','fYaxis','fZaxis','fBarOffset','fBarWidth','fEntries','fTsumw','fTsumw2','fTsumwx','fTsumwx2','fMaximum','fMinimum','fnormFactor','fContour','fSumw2','fOption','fFunctions','fBufferSize','fBuffer','fBinStatErrOpt','fScalefactor','fTsumwy','fTsumwy2','fTsumwxy']

myTH2D.edges输出右轴，myTH2D.values输出右计数（已通过plt.imshow（myTH2D.values）进行了确认。问题在我调用myTH2D.pandas()

时开始>

count   variance
tof1 [ns]   tof2 [ns]       
[-inf,4500.0)  [-inf,4500.0)  0.0 0.0
[4500.0,4507.142857142857) 0.0 0.0
[4507.142857142857,4514.285714285715)  0.0 0.0
[4514.285714285715,4521.428571428572)  0.0 0.0
[4521.428571428572,4528.571428571428)  0.0 0.0
... ... ... ...
[7500.0,inf)   [6971.428571428572,6978.571428571429)  0.0 0.0
[6978.571428571429,6985.714285714286)  0.0 0.0
[6985.714285714286,6992.857142857143)  0.0 0.0
[6992.857142857143,7000.0) 0.0 0.0
[7000.0,inf)   0.0 0.0
123904 rows × 2 columns

并且用myTH2D.numpy()创建的ntuple以我不了解的方式嵌套：

(array([[0.,0.,...,0.],[0.,0.]]),[(array([4500.,4508.57142857,4517.14285714,4525.71428571,4534.28571429,4542.85714286,4551.42857143,4560.,7414.28571429,7422.85714286,7431.42857143,7440.,7448.57142857,7457.14285714,7465.71428571,7474.28571429,7482.85714286,7491.42857143,7500.        ]),array([4500.,4507.14285714,4514.28571429,4521.42857143,4528.57142857,4535.71428571,4550.,6957.14285714,6964.28571429,6971.42857143,6978.57142857,6985.71428571,6992.85714286,7000.        ]))])

您对如何处理这些元组有任何建议吗？

谢谢！

编辑：

使用以下语法，我几乎可以实现正确的绘图。与原始版本相比，它是翻转的：

plt.pcolormesh(myTH2D[1][0][0],myTH2D[1][0][1],myTH2D[0])

尽管如此，我的问题仍然存在：我想通过熊猫处理数据，因此要加上标签：现在我不知道哪个是x轴，哪个是y轴。有什么想法吗？

解决方法

uproot3理解numpy.histogram。因此，您可以这样做：

import uproot3 as uproot
import numpy as np

x = np.random.normal(size=10000)
y = np.random.normal(size=10000)

f = uproot.recreate('example.root',compression=uproot.ZLIB(4))
f["h"] = np.histogram2d(x,y,80)
f.close()

您现在应该在example.root中有一个名为TH2F的{​​{1}}

,

从边缘和垃圾箱计数（myTH2D.numpy()）的数组中，您可以使用以下任何一种技术在Matplotlib中对其进行绘制：

Python: Creating a 2D histogram from a numpy matrix

您提到了Seaborn，但我对此不太熟悉。当然，它具有类似的功能。

在最前沿，您可以安装uproot4和hist>=2.0.0（以获取历史记录的预发行版），然后只需

myTH2D.to_hist().plot()

hist库的目标是成为直方图的一站式商店，并且接近其第一个非预发布版本。 （该系列从2.0.0开始，因为它接管了一个不再更新的项目的名称。“ hist”在名称上通常会丢失！）

Uproot 4代码库几乎可以替换当前的Uproot；它需要文档和文件写入功能。该接口与解决Uproot 3的接口问题（例如字符串vs字节字符串）略有不同，因此这就是为什么将其作为具有临时不同库名的逐步过渡来处理，而不是一次全部更改的原因。但是，如果您只是刚入门，则可能要从新库开始，这样就不必在不久的将来（今年秋天）习惯更改。