plt.hist绘制直方图参数density 为True和False分别代表是否归一化 参数orientation决定了是采用纵轴代表频率还是横轴代表频率的展现形式

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plt.hist绘制直方图参数density  为True和False分别代表是否归一化 参数orientation决定了是采用纵轴代表频率还是横轴代表频率的展现形式

 

plt.figure()
plt.figure(figsize=(12,12), dpi=80)
plt.subplot(231)
#plt.plot([i for i in range(len(fresh))],fresh)
plt.hist(fresh,bins=10,density=False,histtype='stepfilled',orientation='vertical',color='y')

 

True：

plt.figure()
plt.figure(figsize=(12,12), dpi=80)
plt.subplot(231)
#plt.plot([i for i in range(len(fresh))],fresh)
plt.hist(fresh,bins=10,density=True,histtype='stepfilled',orientation='vertical',color='y')
#plt.show()
plt.title("fresh")

 

 

完整代码

 

Matplotlib中的绘制直方图—hist()方法
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直方图 density（密度）解释
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使用plt.hist绘制直方图
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绘制直方图 直方图一般用来描述等距数据。直观上，直方图各个长条形是衔接在一起的，表示数据间的数学关系。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib 设置matplotlib正常显示中文和负号 matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用黑体显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常显示负号 随机生成（10000,）服从正态分布的数据 data = np.random.randn(10000) plt.hist(data,bins=30, normed=0, facecolor="red", alpha=0.7) 显示横轴标签 plt.xlabel("区间") 显示纵轴标签 plt.ylabel("频数/频率") 显示图标题 plt.title("频数/频率分布直方图") 参数 作用 data 必选参数，绘图数据 bins 直方图的长条形数目，可选项，默认为10 normed 是否将得到的直方图向量归一化，可选项，默认为0，代表不归一化，显示频数。normed=1，表示归一化，显示频率。 facecolor 长条形的颜色 edgecolor 长条形边框的颜色 alpha 透明度 二维直方图 就像我们通过将数字放入桶中，创建一维直方图一样，我们也可以通过将点放入通过二维的桶中，来创建二维直方图。我们将在这里简要介绍几种方法。我们首先定义一些数据 - 从多元高斯分布中抽取的x和y数组： mean = [0, 0] cov = [[1, 1], [1, 2]] x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 10000).T 绘制二维直方图的一种简单方法是使用plt.hist2d函数： plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues') cb = plt.colorbar() cb.set_label('counts in bin') 就像plt.hist一样，plt.hist2d有许多微调绘图和分箱的额外选项来，这在函数的文档字符串中有很好的概述。此外，正如plt.hist在np.histogram中存在对应，plt.hist2d在np.histogram2d中也存在对应，可以按如下方式使用： counts, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=30) 对于维度大于 2 的直方图分箱的推广，请参阅np.histogramdd函数。 编程要求 在右侧编辑器Begin-End处补充代码，根据输入数据将直方图与线形图绘制在同一面板中，并设置直方图为红色，线形图为蓝色，具体要求如下： 图形的figsize为(10, 10)； 将图形保存为png文件，文件名为Task4/img/T1.png。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试： 预期输出：你的答案与正确答案一致 import matplotlib matplotlib.use("Agg") import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def student(data,x,y): ''' 根据输入数据将直方图与线形图绘制在同一面板中，并设置直方图为红色，线形图为蓝色 :param data: 绘制直方图数据，类型为list :param x,y: 绘制线形图数据，类型为list :return: None ''' ********* Begin *********# ********* End *********#
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以及https://stackoverflow.com/questions/55555466/matplotlib-hist-function-argument-density-not-working?详见https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/15603。总而言之matplotlib嘴硬着保持着一个令人讨厌的功能。是的这是matplotlib的特性。
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