Python直方图：手动标准化计数并重新绘制为直方图

Question

我尝试搜索类似的东西，我能找到的最接近的东西是this，它帮助我提取和操纵数据，但现在我无法弄清楚如何重新绘制直方图。我有一些电压阵列，我首先绘制了这些电压出现的直方图。我想要制作每小时事件的直方图（所以正常直方图的y轴除以我拍摄数据的小时数），然后用操纵的 y <重新绘制直方图/ strong>数据。

我有一个数组，其中包含每小时的事件数（由y的原始pyplot.hist轴除以数据的小时数）和直方图中的二进制数。我使用以下代码编写了该数组（取自上面链接的答案）：

import numpy
import matplotlib.pyplot as pyplot
mydata = numpy.random.normal(-15, 1, 500)      # this seems to have to be 'uneven' on either side of 0, otherwise the code looks fine. FYI, my actual data is all positive
pyplot.figure(1)
hist1 = pyplot.hist(mydata, bins=50, alpha=0.5, label='set 1', color='red')
hist1_flux = [hist1[0]/5.0, 0.5*(hist1[1][1:]+hist1[1][:-1])]
pyplot.figure(2)
pyplot.bar(hist1_flux[1], hist1_flux[0])

此代码与我的代码中的代码不完全匹配;我的数据由1000个数据点组成，每个数据点1000个（电压）。我已经制作了直方图，它给出了给定电压范围（或箱宽）的出现次数。我想做的就是重新绘制每小时事件数量的直方图（所以直方图的 yaxis / 5小时）与原始相同bin宽度，但是当我以上述方式划分 hist1[0]/5 并重新绘制时，'bin width'都是错误的。

我觉得必须有一种更简单的方法，而不是手动重新绘制我自己的直方图。

提前致谢，如果我错过了一些明显的东西，我真的很抱歉。

我的示例代码和原始数据的输出中说明的问题如下：

上图：代码段输出 下图：我的实际数据。

Answer 1

这是因为bar函数采用了参数width，默认为0.8（plt.bar(left, height, width=0.8, bottom=None, hold=None, **kwargs)），因此您需要将其更改为两个条之间的距离：

pyplot.bar(hist1_flux[1], hist1_flux[0],
           width=hist1_flux[1][1] - hist1_flux[1][0])