爲什麼matplotlib直方圖的`normed`參數不做任何事情？

我被normed參數從matplotlib.pyplot.hist困惑，爲什麼它不會改變劇情輸出：爲什麼matplotlib直方圖的`normed`參數不做任何事情？

如果真，返回元組的第一個元素將被標準化，形成一個概率密度的計數，即n/(len(x)'dbin)，即 ,積分的直方圖將總和爲1。如果stacked也是如此，的直方圖的總和標準化爲1

默認值爲False

似乎非常清楚。我已經看到了稱爲密度函數，概率密度等

也就是說，在[0，10]中給出的尺寸1000的隨機均勻分佈：

指定normed=True應該改變y軸的密度軸，那裏的酒吧之和爲1.0：

但實際上它根本不是那麼回事：

r = np.random.uniform(size=1000) 
plt.hist(r, normed=True)

進而：

print(plt.hist(r, normed=True)[0].sum()) 
# definitely not 1.0 
10.012123595

所以，我已經看到@Carsten柯尼希的answers到類似的問題，我不要求一個解決方法。我的問題是，那麼normed的目的是什麼？我誤解了這個參數實際上做了什麼？

matplotlib documentation甚至給出了一個名爲「histogram_percent_demo」的例子，其中積分看起來會超過千分之一。

來源

2017-08-25 Brad Solomon

酒吧的高度不一定等於一。它是曲線下的面積，這是相同的積分直方圖，它等於一個的：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
r = np.random.uniform(size=1000) 
hist, bins, patches = plt.hist(r, normed=True) 

print((hist * np.diff(bins)).sum()) 
# 1.0

norm=True從而返回其可被解釋爲概率分佈的直方圖。

來源

2017-08-25 19:28:12 unutbu

我不認爲這是不直觀的。由於[wikipeadia]（https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram）也指出：「用於概率密度的直方圖總面積總是標準化爲1.如果x軸上的間隔長度都是1，那麼直方圖與相對頻率圖相同。「所以你期望有一個相對頻率圖，但是'norm = True'的確是一個概率密度圖。 – ImportanceOfBeingErnest

[這裏]（https://stackoverflow.com/questions/45805316/gaussian-mixture-models-of-an-images-histogram）是'normed = True'很有用的一個非常典型的例子 - 比較直方圖擬合概率分佈。規範直方圖允許兩個以相同的比例顯示 – unutbu

爲什麼matplotlib直方圖的`normed`參數不做任何事情？

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