НОРМИРОВАННАЯ ГИСТОГРАММА PYTHON
Нормированная гистограмма в Python - это графическое представление распределения вероятностей некоторых значений, которые могут быть получены в ходе экспериментов. Она подразумевает не только подсчет частоты встречаемости значений, но и их нормировку, чтобы сумма всех значений была равна 1.
Для построения нормированной гистограммы в Python мы можем использовать библиотеку Matplotlib. Сначала необходимо импортировать ее:
import matplotlib.pyplot as plt
Затем мы можем создать список значений, к примеру, так:
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Далее используем функцию hist() библиотеки Matplotlib и передаем ей созданный список значений:
plt.hist(values, bins=len(values), density=True)
Здесь параметр bins показывает количество столбцов в гистограмме, а параметр density=True говорит о том, что значения должны быть нормированы.
Теперь мы можем добавить заголовок и метки к осям:
plt.title('Normalized Histogram')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Probabilities')
И наконец, отобразим график:
plt.show()
В результате мы получим нормированную гистограмму, которая показывает распределение вероятностей значений списка values.
Гистограммы в matplotlib и генераторы случайных чисел в numpy.
Основы Matplotlib - Построение Графиков На Python
Визуализация Данных на Python - Pandas и Matplotlib
Лекция 1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы
Основы Matplotlib. Визуализация данных. Графики и диаграммы в Python
6 ключевых методов предсказания временных рядов в одном коде: MA, LR, K_near , ARIMA, Prophet, LSTM
Анализ Данных на Python и Pandas
Создание гистограммы (видео 9)- Статистика и теория вероятностей
#10. Рисуем гистограммы, столбчатые и круговые диаграммы - Matplotlib уроки
Новые материалы: