python直方图归一

python直方图归一化是一种将直方图的Y轴坐标设置为比例而非频率的方法。您可以使用Matplotlib库来实现这一目标。下面是一个可能的实现方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 绘制直方图并归一化
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.5)

# 设置Y轴为比例
plt.gca().set_yticklabels(['{:.0f}%'.format(x*100) for x in plt.gca().get_yticks()])

# 显示图形
plt.show()

相关问题

python 直方图归一化

Python 中可以使用 numpy 库中的 histogram 函数来计算直方图，然后再进行归一化处理。具体步骤如下：

1. 使用 numpy.histogram 函数计算直方图，得到频数和分组边界。
2. 将频数除以数据总数，得到频率。
3. 将频率乘以分组区间长度，得到归一化后的频率。

示例代码如下：

import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(data, bins=10)

# 归一化处理
freq = hist / data.size
freq_norm = freq * np.diff(bins)

print(freq_norm)

python直方图归一化的代码实现

可以使用numpy库的histogram函数进行直方图归一化，代码实现如下：

import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 进行直方图归一化
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=10, density=True)

# 输出归一化后的直方图和边界
print(hist)
print(bin_edges)