为什么我使用normed=True不能被识别
时间: 2023-08-31 13:28:51 浏览: 200
使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口(推荐)
### 回答1:
可能是因为您正在使用不支持normed参数的函数或方法。请检查您的代码是否使用了正确的函数或方法以及正确的参数名称。如果您需要使用normed参数,请查看您正在使用的函数或方法的文档,以确保它支持该参数。另外,normed参数已被弃用,建议使用density参数。
### 回答2:
使用`normed=True`的问题可能是因为版本问题或参数错误。在较新版本的Matplotlib中,`normed`参数已经被更名为`density`,用于设置是否为概率密度函数进行归一化。因此,如果您的Matplotlib版本较新,请尝试使用`density=True`来实现相同的效果。
另外,请确保您正确地使用`normed=True`或`density=True`参数。该参数应该在绘制直方图时作为关键字参数传递给`plt.hist()`方法。例如:
```
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6]
plt.hist(data, bins=5, density=True)
plt.show()
```
请注意,在这个示例中,我们将`density=True`作为关键字参数传递给`plt.hist()`方法,以便将直方图归一化为概率密度函数。
如果您仍然遇到问题,请确保您已经正确安装了Matplotlib,并检查输入参数是否正确。
### 回答3:
在文档中normed=True参数已被弃用,并在较新的版本中已被替换为density=True。density=True参数控制直方图归一化,使得直方图的面积等于1,而不是通过normed=True参数基于频率进行归一化。因此,如果您的版本较新,尝试使用density=True参数来替代normed=True参数,应该能够得到正确的结果。另外,建议您阅读相关的官方文档或升级软件版本以获取更准确的信息和支持。
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