python怎么用histogram画出一组数字中每个数字的relative frequency

在Python中，你可以使用matplotlib库中的`hist()`函数结合numpy库来计算并绘制一组数字的相对频率（也称为频数分布）。首先，你需要安装这两个库，如果你还没有安装，可以使用pip来安装：

pip install matplotlib numpy

然后，下面是一个简单的例子展示了如何操作：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设我们有一组数据
data = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6]

# 计算每个数字出现的次数（频数）
counts, bins = np.histogram(data, bins=range(1, 8))

# 计算总频数（样本总数）
total_count = len(data)

# 计算相对频率
relative_frequencies = counts / total_count

# 绘制直方图，x轴表示bin的中心值，y轴表示相对频率
plt.bar(bins[:-1], relative_frequencies, width=(bins[1] - bins[0]))

# 设置标题和坐标标签
plt.title("Relative Frequency Histogram")
plt.xlabel("Number")
plt.ylabel("Frequency")

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，`np.histogram()`用于创建直方图，`bins`参数指定了分桶的边界，`width`参数控制了柱子的宽度。最后，我们将每个条形的高度设置为相应的相对频率，并显示出来。