将.root中的数据画直方图，

首先，我们需要导入ROOT库和需要使用的其他库：

import ROOT
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们读取ROOT文件中的数据，并将其存储为numpy数组：

file = ROOT.TFile.Open("file.root")

tree = file.Get("tree")

data = []
for event in tree:
    data.append(event.variable)

data = np.array(data)

接下来，我们可以使用Matplotlib库绘制直方图：

plt.hist(data, bins=50)
plt.xlabel("Variable")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

这将绘制一个包含50个bin的直方图，其中x轴是变量，y轴是频率。您可以根据需要更改bin数。

相关问题

用cernroot将.root中的数据画直方图

首先，你需要安装 CERN ROOT 软件包。ROOT 是一个开源的数据分析框架，它提供了一个环境，用于编写和运行高能物理实验数据分析软件。

安装完成后，可以按照以下步骤使用 ROOT 画直方图：

1. 打开 ROOT 终端（或者在 C++ 中引入 ROOT 库）。

2. 读取 ROOT 文件中的数据。假设你的 ROOT 文件名为 `data.root`，其中有一个名为 `histogram` 的直方图，可以使用以下代码读取：

TFile *file = TFile::Open("data.root");
TH1F *hist = (TH1F*)file->Get("histogram");

3. 画出直方图。使用以下代码可以将直方图绘制出来：

hist->Draw();

此时，你应该能够在 ROOT 图形界面中看到绘制的直方图了。

4. 对直方图进行美化。你可以对直方图的颜色、线型、标签等进行修改。以下是一些示例代码：

hist->SetFillColor(kRed); // 设置直方图填充颜色为红色
hist->SetLineColor(kBlack); // 设置直方图线条颜色为黑色
hist->GetXaxis()->SetTitle("X axis title"); // 设置X轴标签
hist->GetYaxis()->SetTitle("Y axis title"); // 设置Y轴标签

5. 将直方图保存为图片。使用以下代码可以将直方图保存为 PNG 格式的图片：

hist->SaveAs("histogram.png");

这样，你就可以将 ROOT 文件中的数据画成直方图，并保存为图片了。

root里直方图如何设置阈值并判断

在Linux系统中，通常不会直接在`root`目录下创建直方图，因为直方图通常是数据可视化工具如`gnuplot`、`matplotlib`或命令行统计程序（如`wc -l`）用于文件内容分析的结果。如果你想对文件的内容生成直方图，并设置阈值进行判断，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端：作为`root`用户，通过键盘输入`sudo`然后输入密码，获取超级用户权限。

2. 数据收集：假设你想分析文本文件的内容，比如`file.txt`，可以使用`cat`或`less`查看内容，或者使用`grep`过滤特定关键字，然后将结果计数。

   cat file.txt | grep "pattern" | wc -l

3. 创建直方图：如果要用到`gnuplot`，首先安装它（如果你尚未安装），然后创建一个简单的脚本（如`histogram.gp`）:

   set terminal png
   set output "histogram.png"
   binwidth = 10;     # 阈值间隔
   histogram [0:*] (sort <("file.txt" | grep "pattern" | awk '{print $1}')) every binwidth

4. 设置阈值：上述脚本中，`binwidth`变量控制了每个桶的大小，你可以根据需要调整这个值。例如，如果你想设定一个阈值，当某个区间内的计数值超过一定比例时认为达到阈值，你需要在程序中添加相应的条件判断逻辑。

5. 判断和可视化：运行`gnuplot histogram.gp`生成图像，并观察结果。如果想要在特定阈值处画线，可以在`gnuplot`脚本中加入`plot ... with lines at xvalue`这样的语句。

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要更复杂的处理，取决于你要分析的数据特性和需求。