Question

我正在尝试在y轴上构建具有概率密度函数的直方图。在所有示例中，此功能的范围是0到1，这对我来说很清楚。

但是由于我的代码，我获得了0到8000之间的y值。这我不理解。代码如下。在最后阶段，我得到axerr数组，如：

 [1.57020e-04 1.97490e-04 5.03800e-04 2.24770e-04 1.14830e-04 1.08260e-04
 2.18140e-04 1.21900e-04 1.74830e-04 1.93780e-04 1.71790e-04 1.77780e-04
 2.20330e-04 7.95300e-05 1.14852e-03 1.79160e-04 1.75580e-04 2.78850e-04
 1.69800e-04 2.47200e-04 1.65380e-04 1.88840e-04 1.21360e-04 2.36600e-04
 1.64360e-04 1.97670e-04 1.72710e-04 1.44440e-04 2.31840e-04 9.81200e-05
 7.15160e-04 1.65960e-04 2.67680e-04 1.85360e-04 1.88800e-04 1.88370e-04
 1.52610e-04 1.90090e-04 1.46900e-04 1.72760e-04 1.50750e-04 1.44710e-04
 1.89070e-04 1.69380e-04 1.48960e-04 1.68550e-04 3.64510e-04 3.70100e-04
 1.43380e-04 1.03310e-04 1.92930e-04 2.02960e-04 2.19060e-04 2.20950e-04
 1.19170e-04 1.36040e-04 2.61100e-04 2.19740e-04 2.54570e-04 9.49600e-05
 1.84260e-04 1.62430e-04 2.20980e-04 1.61800e-04 1.84360e-04 1.42410e-04
 1.65170e-04 1.50550e-04 2.65350e-04 2.12590e-04 1.15280e-04 1.03920e-04
 1.64550e-04 1.76450e-04 6.51310e-04 1.75970e-04 1.49710e-04 1.37470e-04
 3.68000e-04 2.71530e-04 1.37340e-04 1.16980e-04 1.36640e-04 1.76450e-04
 3.06170e-04 1.93390e-04 1.57760e-04 2.41060e-04 1.57280e-04 6.49310e-04
 1.35760e-04 1.16790e-04 1.44440e-04 1.53720e-04 1.28480e-04 1.83890e-04
 8.38500e-05 2.57420e-04 1.77980e-04 2.44480e-04 1.19400e-04 1.67780e-04
 1.71860e-04 1.67000e-04 1.53590e-04 9.11300e-05 2.09940e-04 1.41630e-04
 1.06670e-04 1.44750e-04 1.21140e-04 1.14270e-04 1.29120e-04 1.26637e-03
 1.44300e-04 1.02310e-04 1.53900e-04 1.48930e-04 1.92910e-04 2.37970e-04
 1.87570e-04 1.77940e-04 2.56090e-04 1.97750e-04 1.83930e-04 2.01870e-04
 1.27830e-04 8.03000e-05 1.50350e-04 3.85020e-04 1.85530e-04 1.68040e-04
 2.71320e-04 1.50470e-04 3.41840e-04 2.07820e-04 2.09820e-04 1.27700e-04
 1.58620e-04 1.57040e-04 1.50540e-04 1.15330e-04 1.37910e-04 1.96580e-04
 1.94320e-04 1.09880e-04 1.64360e-04 8.10400e-05 1.69810e-04 1.23360e-04
 2.33720e-04 2.47400e-04 1.33170e-04 2.00550e-04 2.47920e-04 1.45160e-04
 1.59030e-04 2.39060e-04 1.70110e-04 1.29450e-04 5.14930e-04 1.76020e-04
 1.10990e-04 2.02560e-04 8.50800e-05 2.12330e-04 1.48860e-04 9.51500e-05
 1.29200e-04 1.27250e-04 1.40320e-04 2.27170e-04 1.69850e-04 1.73830e-04
 2.19320e-04 2.47860e-04 2.93890e-04 2.66180e-04 1.58140e-04 1.52950e-04
 4.14790e-04 1.18380e-04 1.88540e-04 1.90790e-04 1.46800e-04 3.27730e-04]

结果是直方图，如图所示： https://drive.google.com/open?id=1CnL5gzuZivAFAcJQPOT4l6SqJvimjuao

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats


f = open("primary.txt")


axc, axerr = [], []

for line in f:
    xc, xerr = line.split()
    xc = float(xc)
    xerr = float(xerr)
    if xerr != 0 and xerr < 0.01:
        axc.append(xc)
        axerr.append(xerr)

axc = np.array(axc)
axerr = np.array(axerr)

plt.hist(axerr, bins='auto', density=True)

#kernel = stats.gaussian_kde(axerr)

#x2 = np.linspace(np.min(axerr), np.max(axerr), 300)
#plt.plot(x2, kernel(x2), "b-")

plt.xlabel('Error')
plt.ylabel('Probability')
plt.savefig("stat.png")

Answer 1

值和图并不奇怪但正确。原因如下：当您使用density=True时，它将归一化分布，这意味着曲线下的覆盖面积为1。就直方图而言，这意味着条形的总面积总计为1。

由于您的x值在10 ^（-3）到10 ^（-4）左右，因此y轴上的值将相应地重新缩放为10 ^ 3-10 ^ 4 。如果您计算直方图中条形图所覆盖的面积，则确实会发现它们的总和为1，这就是density=True的结果。

来自docs：

密度：布尔值，可选

如果True，则返回元组的第一个元素将是归一化以形成概率密度的计数，即直方图下的面积（或积分）总和为1。用观察数乘以箱宽来计算，而不是除以观察总数。

直方图给出了概率密度函数的奇异值

1 个答案: