python的归一化直方图怎么画代码实现

以下是使用Python中的numpy和matplotlib库实现归一化直方图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 绘制原始数据的直方图
plt.hist(data, bins=30, density=False, alpha=0.5, color='b')

# 计算归一化的直方图
counts, bins = np.histogram(data, bins=30, density=True)
bin_centers = 0.5 * (bins[1:] + bins[:-1])
pdf = counts / np.sum(counts)

# 绘制归一化直方图
plt.plot(bin_centers, pdf, 'r')

# 添加图例和标签
plt.legend(['Normalized histogram', 'Raw data'])
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')

plt.show()

解释一下代码：

首先，我们使用numpy库生成了1000个随机数据。然后，使用matplotlib的hist函数绘制了原始数据的直方图。

接下来，我们使用numpy的histogram函数计算数据的直方图，并将其归一化。

最后，我们使用matplotlib的plot函数绘制了归一化直方图，并添加了图例和标签，最终展示出来。