バーの高さがPythonのビン幅の関数であるヒストグラムをプロットするには？

Question

が、私はこのデータあります

[-160,-110,-90,-70,-40,-10,20,50,80,160] 

私はそのために、このコードを使用しました：

[-152, -132, -132, -128, -122, -121, -120, -113, -112, -108, 
-107, -107, -106, -106, -106, -105, -101, -101, -99, -89, -87, 
-86, -83, -83, -80, -80, -79, -74, -74, -74, -71, -71, -69, 
-67, -67, -65, -62, -61, -60, -60, -59, -55, -54, -54, -52, 
-50, -49, -48, -48, -47, -44, -43, -38, -37, -35, -34, -34, 
-29, -27, -27, -26, -24, -24, -19, -19, -19, -19, -18, -16, 
-16, -16, -15, -14, -14, -12, -12, -12, -4, -1, 0, 0, 1, 2, 7, 
14, 14, 14, 14, 18, 18, 19, 24, 29, 29, 41, 45, 51, 72, 150, 155] 

を私はこれらのビンでヒストグラムを使用して、それをプロットしたいです：

import matplotlib.pyplot as plt 
... 
plt.hist(data, bins) 
plt.show() 

しかし、このプロットの問題点は、の周波数がバーの領域を記号（this pageを参照）で表す必要があるため、バーの高さがビンの幅に従わないことです。だから私はこのタイプのヒストグラムをプロットすることができますか？ ありがとうございます。

Answer 1

ありがとうございましたNikos Tavoularisのthis postです。

私のソリューションコード： docstringから

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup 
import re 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

regex = r"((-?\d+(\s?,\s?)?)+)\n" 
page = requests.get('http://www.stat.berkeley.edu/~stark/SticiGui/Text/histograms.htm') 
soup = BeautifulSoup(page.text, 'lxml') 
# La data se halla dentro de los scripts y no dentro de la etiqueta html TABLE 
scripts = soup.find_all('script') 
target = scripts[23].string 
hits = re.findall(regex, target, flags=re.MULTILINE) 
data = [] 
if hits: 
    for val, _, _ in hits: 
     data.extend([int(x) for x in re.findall(r"-?\d+", val)]) 
print(sorted(data)) 
print('Length of data:', len(data), "\n") 

# Intervals 
bins = np.array([-160, -110, -90, -70, -40, -10, 20, 50, 80, 160]) 

# calculating histogram 
widths = bins[1:] - bins[:-1] 
freqs = np.histogram(data, bins)[0] 
heights = freqs/widths 
mainlabel = 'The deviations of the 100 measurements from a ' \ 
       'base value of {}, times {}'.format(r'$9.792838\ ^m/s^2$', r'$10^8$') 
hlabel = 'Data gravity' 

# plot with various axes scales 
plt.close('all') 
fig = plt.figure() 
plt.suptitle(mainlabel, fontsize=16) 
# My screen resolution is: 1920x1080 
plt.get_current_fig_manager().window.wm_geometry("900x1100+1050+0") 

# Bar chart 
ax1 = plt.subplot(211) # 2-rows, 1-column, position-1 
barlist = plt.bar(bins[:-1], heights, width=widths, facecolor='yellow', alpha=0.7, edgecolor='gray') 
plt.title('Bar chart') 
plt.xlabel(hlabel, labelpad=30) 
plt.ylabel('Heights') 
plt.xticks(bins, fontsize=10) 
# Change the colors of bars at the edges... 
twentyfifth, seventyfifth = np.percentile(data, [25, 75]) 
for patch, rightside, leftside in zip(barlist, bins[1:], bins[:-1]): 
    if rightside < twentyfifth: 
     patch.set_facecolor('green') 
    elif leftside > seventyfifth: 
     patch.set_facecolor('red') 
# code from: https://stackoverflow.com/questions/6352740/matplotlib-label-each-bin 
# Label the raw counts and the percentages below the x-axis... 
bin_centers = 0.5 * np.diff(bins) + bins[:-1] 
for count, x in zip(freqs, bin_centers): 
    # Label the raw counts 
    ax1.annotate(str(count), xy=(x, 0), xycoords=('data', 'axes fraction'), 
        xytext=(0, -18), textcoords='offset points', va='top', ha='center', fontsize=9) 

    # Label the percentages 
    percent = '%0.0f%%' % (100 * float(count)/freqs.sum()) 
    ax1.annotate(percent, xy=(x, 0), xycoords=('data', 'axes fraction'), 
        xytext=(0, -28), textcoords='offset points', va='top', ha='center', fontsize=9) 
plt.grid(True) 

# Histogram Plot 
ax2 = plt.subplot(223) # 2-rows, 2-column, position-3 
plt.hist(data, bins, alpha=0.5) 
plt.title('Histogram') 
plt.xlabel(hlabel) 
plt.ylabel('Frequency') 
plt.grid(True) 

# Histogram Plot 
ax3 = plt.subplot(224) # 2-rows, 2-column, position-4 
plt.hist(data, bins, alpha=0.5, normed=True, facecolor='g') 
plt.title('Histogram (normed)') 
plt.xlabel(hlabel) 
plt.ylabel('???') 
plt.grid(True) 

plt.tight_layout(pad=1.5, w_pad=0, h_pad=0) 
plt.show() 

Answer 2

：

ノルム：ブール、

Trueの場合、オプション、戻りタプルの最初の要素意志確率密度を形成するために正規化された数、すなわちn /（LEN（x） `はDBIN）積み重ねられた場合、すなわち、ヒストグラムの 積分が1に合計するのも事実である、ヒストグラムの 合計が1

デフォルトは

Falseでの正規化されています

plt.hist(data, bins=bins, normed=True)