python - 规范化多数据直方图

Question

我有几个数组正在绘制直方图，如下所示:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.normal(0,.5,1000)
y = np.random.normal(0,.5,100000)

plt.hist((x,y),normed=True)

当然，这会分别对两个阵列进行归一化，因此它们都具有相同的峰值。我希望将它们标准化为元素总数，以便 y 的直方图明显高于 x 的直方图。有没有一种方便的方法可以在 matplotlib 中执行此操作，还是我必须在 numpy 中乱搞？我还没有找到任何相关信息。

另一种说法是，如果我要绘制两个数组的累积图，它们不应都达到 1，而应该加到 1。

Answer 1

是的，您可以使用 numpy 计算直方图并对其进行重新归一化。

x = np.random.normal(0,.5,1000)
y = np.random.normal(0,.5,100000)

xhist, xbins = np.histogram(x, normed=True)
yhist, ybins = np.histogram(x, normed=True)

现在，您应用正则化。例如，如果你希望 x 归一化为 1 并且 y 成比例:

yhist *= len(y) / len(x)

现在，绘制直方图:

def plot_histogram(data, edge_bins, **kwargs):
    bins = edge_bins[:-1] + edge_bins[1:]
    plt.step(bins, data, **kwargs)

plot_histogram(xhist, xbins, c='b')
plot_histogram(yhist, ybins, c='g')