在matplotlib直方图上绘制相对频率与绝对值的关系

Question

我知道一些类似的问题，但是我已经尝试过对它们进行编码，但在我的环境中不起作用。 因此，我有大量的数据列表（浮点数），我想将其绘制为直方图。 尽管我可以轻松绘制绝对频率，但我想绘制相对频率（纵坐标上的分数/百分比，即y轴）。 我的代码是：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
#1 - n, bins, patches = ax.hist(zdata, bins=ceil(min-max), normed=1, cumulative=0)
#2 - n, bins, patches = ax.hist(zdata, weights=np.zeros_like(data) + 1. / data.size)
ax.set_xlabel('Atomic z coordinate', size=ceil(min-max))
ax.set_ylabel('Relative Frequency')
ax.legend
plt.show()

我注意到python要求将bin计数作为整数，但是我知道我使用70以便于修复。 我更紧急的问题是，当我尝试在此代码段中注释掉的两个命令时，两个命令均无效。 情况1不会引发错误，但是当我完成命令并调用show（）时，该图没有出现。 情况2引发NameError并抱怨它不知道什么是“数据”。 我在其他问题中遵循模板，但不确定自己是什么“数据”。 我的值数组（列表）是zdata。 另外，垃圾箱和补丁之间是否有区别？

我正在使用python 2.7.3，而IDE是Spyder 2.1.11。 非常感谢，如果这与过去的问题非常相似，我深表歉意。

Answer 1

命令np.zeros_like(data)意味着您将使用长度和数据类型与数组data相同的零来填充数组。 如果要使用此命令，则需要定义一个名为data的数组（ NameError表示您正在尝试使用尚未定义的变量名。），或者可能由于zdata存在而想用zdata替换data我猜您希望权重与输入数据的长度相同。

注意

编写此代码的更好方法：

np.zeros_like(data) + 1. / data.size

会是这样

np.ones_like(data) / data.size