Python：直方图，面积归一化到非1的值

Question

有没有一种方法可以告诉matplotlib将直方图“规范化”，使其面积等于指定的值（而不是1）？

在中，选项“normed = 0”

n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=0, histtype='stepfilled')

只是将其转化为频率分布。

- Pawin

Answer 1

只需计算并将其归一化为任何您想要的值，然后使用bar绘制直方图。

顺便提一下，这将使所有条的面积归一化为normed_value。原始总和将不会是normed_value（尽管如果您愿意，很容易让它成为这种情况）。

例如。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.random(100)
normed_value = 2

hist, bins = np.histogram(x, bins=20, density=True)
widths = np.diff(bins)
hist *= normed_value

plt.bar(bins[:-1], hist, widths)
plt.show()

因此，在这种情况下，如果我们要对箱子进行积分（将高度乘以宽度相加），我们将得到2.0而不是1.0。（即（hist * widths）。sum()将产生2.0）

- Joe Kington

Answer 2

您可以在使用normed之外，将weights参数传递给hist。例如，如果您的区间为[minval, maxval]，有n个区间，并且您想将面积归一化为A，那么我认为：

weights = np.empty_like(x)
weights.fill(A * n / (maxval-minval) / x.size)
plt.hist(x, bins=n, range=(minval, maxval), weights=weights)

应该就这样搞定了。

编辑： weights 参数必须与 x 相同大小，并且其作用是使 x 中的每个值将对应的权值 in weights 贡献到 bin 计数中，而不是 1。

我认为 hist 函数可能需要更大的控制归一化的能力。例如，我认为就目前来说，在规定范围之外的值在规范化时被忽略，这通常不是您想要的。

- James