如何在python中规范化直方图？

Question

我试图绘制标准直方图,但是在y轴上得到1作为最大值,我得到不同的数字.

对于数组k =(1,4,3,1)

 import numpy as np

 def plotGraph():

    import matplotlib.pyplot as plt

    k=(1,4,3,1)

    plt.hist(k, normed=1)

    from numpy import *
    plt.xticks( arange(10) ) # 10 ticks on x axis

    plt.show()  

plotGraph()

我得到这个直方图,看起来不像诺曼.

对于不同的数组k =(3,3,3,3)

 import numpy as np

 def plotGraph():

    import matplotlib.pyplot as plt

    k=(3,3,3,3)

    plt.hist(k, normed=1)

    from numpy import *
    plt.xticks( arange(10) ) # 10 ticks on x axis

    plt.show()  

plotGraph()

我得到这个直方图,最大y值是10.

对于不同的k,即使normed = 1或normed = True,我也得到不同的y的最大值.

为什么规范化(如果有效)会根据数据发生变化,如何使y的最大值等于1？

更新:

我试图通过在matplotlib中绘制条形高度总和为1的直方图来实现CarstenKönig的答案并得到非常奇怪的结果:

import numpy as np

def plotGraph():

    import matplotlib.pyplot as plt

    k=(1,4,3,1)

    weights = np.ones_like(k)/len(k)
    plt.hist(k, weights=weights)

    from numpy import *
    plt.xticks( arange(10) ) # 10 ticks on x axis

    plt.show()  

plotGraph()

结果:

我究竟做错了什么？

谢谢

Answer 1

当您绘制标准化的直方图时,高度不应该总和为1,但曲线下面的区域应总计为1:

In [44]:

import matplotlib.pyplot as plt
k=(3,3,3,3)
x, bins, p=plt.hist(k, density=True)  # used to be normed=True in older versions
from numpy import *
plt.xticks( arange(10) ) # 10 ticks on x axis
plt.show()  
In [45]:

print bins
[ 2.5  2.6  2.7  2.8  2.9  3.   3.1  3.2  3.3  3.4  3.5]

这个例子中,箱宽为0.1,曲线下方的面积总和为1(0.1*10).

要将高度之和设为1,请在之前添加以下内容plt.show():

for item in p:
    item.set_height(item.get_height()/sum(x))

Answer 2

您可以使用此处概述的解决方案：

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

Answer 3

一种方法是自行获得概率，然后使用进行绘图plt.bar：

In [91]: from collections import Counter
    ...: c=Counter(k)
    ...: print c
Counter({1: 2, 3: 1, 4: 1})

In [92]: plt.bar(prob.keys(), prob.values())
    ...: plt.show()

结果：