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。所以我有一个很大的数据列表（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。我更紧迫的问题是，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，不确定自己是什么“数据”。我的值数组（列表）是zdata。另外，垃圾箱和补丁之间有区别吗？
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。
最佳答案
命令np.zeros_like(data)表示您将用长度与数据类型与数组data相同的零填充和填充数组。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。），或者可能要替换与data一起使用，因为zdata存在，并且我猜想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
关于python - 在matplotlib直方图上绘制相对频率与绝对值的关系，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/16990004/