归一化多数据直方图

Question

归一化多数据直方图

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我有几个数组，想要绘制它们的直方图，像这样：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.normal(0,.5,1000)
y = np.random.normal(0,.5,100000)

plt.hist((x,y),normed=True)

当然，这会分别正常化两个数组，使它们都具有相同的峰值。我想将它们归一化为元素总数，这样y的直方图就会比x更高。在matplotlib中是否有便捷的方法来实现这一点，还是我必须在numpy中进行调整？我还没有找到相关信息。

换句话说，如果我改为制作这两个数组的累积图，则它们不应都达到1，而应该加起来等于1。

- Alex

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Davidmh · Accepted Answer

是的，你可以使用numpy计算直方图并重新归一化。

x = np.random.normal(0,.5,1000)
y = np.random.normal(0,.5,100000)

xhist, xbins = np.histogram(x, normed=True)
yhist, ybins = np.histogram(x, normed=True)

现在，您可以应用正则化。例如，如果您希望将 x 规范化为 1 并使 y 成比例：

yhist *= len(y) / len(x)

现在，绘制直方图：

def plot_histogram(data, edge_bins, **kwargs):
    bins = edge_bins[:-1] + edge_bins[1:]
    plt.step(bins, data, **kwargs)

plot_histogram(xhist, xbins, c='b')
plot_histogram(yhist, ybins, c='g')

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