python - 为什么 matplotlib 直方图的 `normed` 参数没有任何作用？

Question

我对 matplotlib.pyplot.hist 中的 normed 参数感到困惑以及为什么它不改变绘图输出:

If True, the first element of the return tuple will be the counts normalized to form a probability density, i.e., n/(len(x)'dbin), i.e., the integral of the histogram will sum to 1. If stacked is also True, the sum of the histograms is normalized to 1.

Default is False

看起来很清楚。我见过它被称为密度函数、概率密度等。

也就是说，给定 [0, 10] 中大小为 1000 的随机均匀分布:

指定 normed=True 应该将 y 轴更改为密度轴，其中条形的总和为 1.0:

但实际上它没有做任何事情:

r = np.random.uniform(size=1000)
plt.hist(r, normed=True)

此外:

print(plt.hist(r, normed=True)[0].sum())
# definitely not 1.0
10.012123595

所以，我看到了 @Carsten König 的 answers类似的问题，我不要求解决方法。我的问题是，normed 的目的是什么？我是否误解了这个参数的实际作用？

matplotlib documentation甚至给出了一个名为“histogram_percent_demo”的示例，其中积分看起来将超过百分之一千。

Answer 1

条形的高度之和不一定为 1。 就是曲线下的面积，和直方图的积分一样，等于一:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
r = np.random.uniform(size=1000)
hist, bins, patches = plt.hist(r, normed=True)

print((hist * np.diff(bins)).sum())
# 1.0

norm=True 因此返回一个可以解释为概率分布的直方图。