python绘制的归一化概率密度函数直方图纵坐标不是归一化

以下是使用Python绘制归一化概率密度函数直方图的例子：
通过设置density=True，直方图的纵轴将表示概率密度而不是频率。这样，我们就得到了一个归一化的直方图[^1]。

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

plt.hist(data, bins=5, density=True)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Normalized Histogram')
plt.show()

在这个例子中，我们使用了matplotlib库的plt.hist函数来绘制直方图。通过设置density=True参数，我们将直方图的纵轴表示为概率密度，从而得到了一个归一化的直方图。

相关问题

python绘制直方图和概率密度函数

要绘制直方图，可以使用matplotlib库的plt.hist()函数。该函数接受一组数据和一些参数，包括颜色、边缘颜色、透明度和柱子的数量等等。下面是一个绘制直方图的Python代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一组随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, histtype='stepfilled', color='steelblue', edgecolor='none')

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('Histogram')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

# 显示图形
plt.show()

要绘制概率密度函数，可以使用sns.kdeplot()函数。该函数可以通过输入一组数据生成一个密度图，并且可以选择是否填充颜色。下面是一个绘制概率密度函数的Python代码示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制概率密度函数
sns.kdeplot(data, shade=True)

# 显示图形
plt.show()

python绘制hist绘制概率密度函数

你可以使用Python中的matplotlib库来绘制概率密度函数的直方图，具体实现方法如下：

1. 导入必要的库和数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机数据
data = np.random.randn(10000)

2. 绘制直方图：

plt.hist(data, bins=50, density=True)
plt.show()

其中，`bins`参数指定了直方图的柱子数量，`density`参数为True表示将纵轴单位长度转换为密度概率。

这样就可以绘制出概率密度函数的直方图了。