plt 标准化直方图 - Python

简介

在数据可视化中，直方图是一种常用的展示数据分布情况的图表类型。使用 Python 中的 plt 库，我们可以很方便地绘制直方图，并对数据进行标准化处理，以便更好地比较不同数据集之间的分布情况。

准备工作

在运行示例代码之前，我们需要确保已经安装了相关的库，可以使用以下命令进行安装：

pip install matplotlib

示例代码

下面是一个使用 plt 标准化直方图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=20, density=True, alpha=0.5, color='steelblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Normalized Histogram using plt')
plt.grid(True)

# 标准化处理
data_mean = np.mean(data)
data_std = np.std(data)
data_normalized = (data - data_mean) / data_std

# 绘制标准化后的直方图
plt.figure()
plt.hist(data_normalized, bins=20, density=True, alpha=0.5, color='steelblue', edgecolor='black')
plt.xlabel('Value (Normalized)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Normalized Histogram using plt')
plt.grid(True)

plt.show()

解释

1. 首先导入所需的库，并生成一个随机数据集。
2. 使用 plt.hist() 函数绘制原始数据的直方图。其中的参数含义如下：
   • data：原始数据集
   • bins：直方图的箱数
   • density：是否将直方图归一化（即面积和为1）
   • alpha：直方图颜色的透明度
   • color：直方图的填充颜色
   • edgecolor：直方图的边框颜色
3. 添加横纵坐标轴的标签和标题，并开启网格线。
4. 计算原始数据的均值和标准差，然后使用公式 (data - data_mean) / data_std 对原始数据进行标准化处理。
5. 绘制标准化后的直方图，步骤与绘制原始数据的直方图类似。

运行代码后，我们将得到如下两个直方图：

可以看出，标准化后的直方图将数据分布到了以0为中心、标准差为1的标准正态分布上。

结论

通过 plt 库，我们可以很方便地绘制直方图，并对数据进行标准化处理。标准化后的直方图能更好地展示数据的分布情况，使我们能够更容易地比较不同数据集之间的差异。