pylab.hist（data，normed = 1）。标准化似乎工作不正确 [英] pylab.hist(data, normed=1). Normalization seems to work incorrect

问题描述

我试图用参数创建一个直方图，例如：

<$ p $

p> import pylab

data =（[1,1,2,3,3,3,3,3,4,5.1]）$ ​​b $ b pylab.hist （data，normed = 1）
pylab.show（）


的箱子是1.但相反，其中一个箱子大于1.这个标准化做了什么？以及如何创建一个直方图与这样的归一化，直方图的积分将是相等的1？

解决方案

的直方图中的所有元素都等于1：
https://stackoverflow.com/a/16399202/1542814

复制&粘贴：

 权重= np.ones_like（myarray）/ float（len（myarray））
 plt.hist myarray，weights =权重）
  

其中myarray包含您的数据

I'm trying to create a histogram with argument normed=1

For instance:

import pylab

data = ([1,1,2,3,3,3,3,3,4,5.1])    
pylab.hist(data, normed=1)
pylab.show()

I expected that the sum of the bins would be 1. But instead, one of the bin is bigger then 1. What this normalization did? And how to create a histogram with such normalization that the integral of the histogram would be equal 1?

解决方案

See my other post for how to make the sum of all bins in a histogram equal to one: https://stackoverflow.com/a/16399202/1542814

Copy & Paste:

weights = np.ones_like(myarray)/float(len(myarray))
plt.hist(myarray, weights=weights)

where myarray contains your data

这篇关于pylab.hist（data，normed = 1）。标准化似乎工作不正确的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！