matplotlib.pyplot.hist的normed属性错误

Question

我正在创建一个以天为组织方式的数据框架的直方图。在某些天里，数据可能完全为空。因此，当我使用normed = True属性绘制直方图时，我希望看到一个居中于零并且高度等于1的单个bin。然而，我发现高度等于bin的数量。我该如何解决这个问题？我想用直方图表示概率密度函数，因此最大值应该为1。

代码示例和输出：

plt.rcParams['figure.figsize'] = 10, 4
data = np.zeros((1000))
l = plt.hist(data,normed = True, bins = 100)

编辑: 我现在看到属性normed已被弃用。然而，如果我尝试使用属性density，我会得到错误消息AttributeError: Unknown property density。

- cholo14

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请返回翻译后的文本：具体来说，这个重复问题的答案（https://dev59.com/72865IYBdhLWcg3wU9CI#16399202） - DavidG

Answer 1

你所看到的图形是正确的，因为曲线（直方图/柱状图）下的面积应为1。在你的图中确实如此。为了强调这一点，我在x=0.01处创建了一条垂直线，你会注意到条形的宽度确实为0.01。由于条形的高度为100，因此面积为100 * 0.01 = 1。

plt.rcParams['figure.figsize'] = 10, 4
data = np.zeros((1000))
l = plt.hist(data,normed = True, bins = 100)
plt.axvline(0.01, lw=1)
plt.ylim(0, 150)

如果使用density=True，结果将会相同。

l = plt.hist(data,density = True, bins = 100)

按照jdehesa的建议，以下是您的操作方式

l = plt.hist(data,density = True, bins=np.arange(-10, 11))

使用DavidG基于this答案的建议，可以得到高度为1，但是面积没有归一化为1。

weights = np.ones_like(data)/float(len(data))
l = plt.hist(data,weights=weights)

最后，如果你需要高度为1、宽度为1（因此面积等于1）并且规范化后的面积，你可以使用单个条形图箱。

l = plt.hist(data, density=True, bins=1)
plt.xlim(-10, 10)

- Sheldore

Answer 2

如其他人所解释的那样，normed=True（或最近版本Matplotlib中的density=True）使直方图下面的区域等于1。您可以按照以下方式获取代表样本落在每个bin上的分数的直方图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.zeros((1000))
# Compute histogram
hist, bins = np.histogram(data, density=True, bins=100)
# Width of each bin
bins_w = np.diff(bins)
# Compute proportion of sample in each bin
hist_p = hist * bins_w
# Plot histogram
plt.bar(bins[:-1], hist_p, width=bins_w, align='edge')

结果:

您也可以制作每个区间宽度为1的直方图，但这是一种更受限制的解决方案。

编辑：正如其他答案中指出的那样，这基本上相当于给plt.hist正确的weights参数。

- jdehesa