使用Matplotlib绘制归一化后的直方图和pdf的正确姿势

在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib正确地绘制归一化后的直方图和概率密度函数(pdf)。通过理解直方图和pdf的概念，我们能够更好地呈现数据的分布情况和不确定性。

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直方图是一种用于可视化数据分布的图形。它将数据分成一些等距的区间(bins)，计算每个区间中数据的频数(count)，然后绘制出一个条形图来表示不同区间中的数据数量。直方图可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，例如数据的集中程度、散布程度和偏态程度。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用Matplotlib绘制一个简单的直方图：

在上面的代码中，我们生成了一组1000个随机数的数据(data)，然后使用Matplotlib的hist函数绘制了直方图。通过改变bins的数量，我们可以控制每个区间的大小和数量。使用density参数可以将直方图转换为归一化后的形式，使得每个区间的高度表示的是概率密度而不是数量。alpha参数控制了条形图的透明度，color参数控制了条形图的颜色。

概率密度函数(pdf)是描述随机变量概率分布的函数。它可以用来计算任意数值落在某个区间内的概率。pdf的值在任意一个区间内都是非负的，且在所有可能取到的数值上的积分等于1。

如果我们将一个连续变量的概率密度函数绘制成图形，就可以得到一个概率密度分布曲线(distribution curve)。这个曲线具有以下特点：

下面是一个简单的例子，展示了如何使用Matplotlib绘制一个简单的概率密度函数曲线：

在上面的代码中，我们首先生成一组符合正态分布的1000个随机数的数据(data)，然后使用scipy.stats模块的norm函数来计算数据的均值(mu)和标准差(std)，并使用这些值生成一个符合正态分布的概率密度函数(p)。最后，我们绘制了这个概率密度函数曲线，并在同一张图上绘制了归一化后的直方图。从图中可以看出，直方图的高度表示的是数据的概率密度，而曲线的高度也表示的是数据的概率密度。因此，直方图和pdf可以一起绘制来更好地描述数据的分布情况。

现在，我们已经了解了如何分别绘制直方图和pdf。但是，如何同时绘制归一化后的直方图和pdf呢？

下面是一个示例代码，展示了如何使用Matplotlib同时绘制归一化后的直方图和pdf：

在上面的代码中，我们生成一组符合正态分布的随机数据(data)，然后计算数据的均值和标准差，生成一个符合正态分布的概率密度函数(p)。接着，我们使用Matplotlib的hist函数绘制归一化后的直方图，并使用plot函数绘制pdf曲线。最后，我们设置了图形的标题，x轴和y轴标签。

可以看出，直方图的高度表示的是数据的概率密度，对应的pdf曲线呈现出类似的形状。绘制归一化后的直方图和pdf可以更好地呈现数据的分布情况。