如何在 matplotlib / seaborn 中缩放直方图条的高度？答案

【问题标题】：How to scale histogram bar heights in matplotlib / seaborn?如何在 matplotlib / seaborn 中缩放直方图条的高度？
【发布时间】：2021-02-19 06:29:36
【问题描述】：

我的数据集是一个大小为 (m, 1) 的 numpy 数组，我需要 2 个图：a) 标准化的整个数据之一（概率） b) 保持与以前相同的标准化的数据集子集之一。

问题在于，在 b) 情况下，matplotlib 和 seaborn 提供的规范化选项只能“看到”子集，因此它们无法基于整个数据进行规范化。

基本上我想做的是：

bar_height = bar_count / m

样本数据：

array([[-0.00996642],
       [ 0.00407526],
       [ 0.00547561],
       ...,
       [ 0.05205999],
       [ 0.00224144],
       [ 0.01201942]])

【问题讨论】：

sns.histplot()有一个参数stat=：{“count”, “frequency”, “density”, “probability”}
我知道。问题是我需要用 A 的“概率”来绘制 B。B 是 A 的子集
所以我需要手动计算 bins、bar_widths、bar_heights 并将它们绘制在条形图中。我想知道直方图中是否有条形缩放选项。

标签： python numpy matplotlib seaborn histogram

【解决方案1】：

您可以使用np.histogram() 计算直方图，然后使用plt.bar() 绘制条形：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set()
m = 200
samples = np.random.rand(1000)
hist_values, bin_edges = np.histogram(samples)
plt.bar(x=bin_edges[:-1], height=hist_values / m, width=np.diff(bin_edges), align='edge')
plt.show()

【讨论】：