python 直方图归一

Python是一种高级编程语言，也是一种广泛利用于数据分析和科学计算领域的编程语言。在Python中，直方图是一种非常有用的数据可视化情势。在数据分析中，直方图可以用来显示数据的散布情况。在本文中，我们将介绍怎样使用Python创建直方图并进行归一化处理。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#创建数据
x = np.random.normal(size=5000)
#绘制直方图
plt.hist(x, bins=50, color='blue', alpha=0.5, density=True)
#添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
#显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们使用Matplotlib库创建了一个包括5000个随机数的数据集并绘制了一个直方图。我们在绘制直方图时使用了“bins”参数来指定我们想要使用的条数，并使用“density=True”将直方图归一化。

在Python中，通过将直方图归一化可以将区别数据集的散布图进行比较。我们只需将多个数据集的归一化直方图绘制在同一个坐标系中便可比较它们。以下是一个绘制多个直方图的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#创建数据
x = np.random.normal(size=5000)
y = np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=5000)
z = np.random.gamma(shape=2, scale=1, size=5000)
#绘制三个直方图
plt.hist(x, bins=50, color='blue', alpha=0.3, density=True)
plt.hist(y, bins=50, color='green', alpha=0.3, density=True)
plt.hist(z, bins=50, color='red', alpha=0.3, density=True)
#添加图例
plt.legend(['X', 'Y', 'Z'])
#添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
#显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们创建了三个数据集并分别绘制了它们的直方图。我们使用“alpha”参数调剂了直方图的透明度，以使我们可以更好地看到各个直方图，并使用“legend”函数添加了一个图例，说明每一个直方图所代表的数据集。

总之，在Python中创建和处理直方图是非常简单且有用的。归一化直方图可使我们更好地比较区别数据集的散布情况，从而更好地理解数据。