在 Python 中拟合数值数据答案

【问题标题】：Fitting numerical data in Python在 Python 中拟合数值数据
【发布时间】：2021-10-06 17:38:00
【问题描述】：

我有超过 100,000 个数字要在 Python 中分析。此示例中给出了其中的一部分：84.49, 60.885, 33.6, 0, 6.4, 89.361, 0, 0, 5.6, 0, 39.828。

这个样本的总和是 320.164，我想缩放以便新数字加起来等于 500 并绘制这些值。

我之前将所需的总和 (500) 除以旧的总和 (320.164)，然后将每个值相乘。 0 值保持为 0，因为 0 不能“缩放”。有没有办法在 Python 中做到这一点？是否可以绘制新的直方图/分布？可以举一些例子吗？

【问题讨论】：

您能否提供一个您目前所拥有的最低工作示例？ stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example

标签： python pandas numpy seaborn libraries

【解决方案1】：

你可以这样做：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot  as plt
numbers = [84.49, 60.885, 33.6, 0, 6.4, 89.361, 0, 0, 5.6, 0, 39.828]
current_sum = np.sum(numbers)
desired_sum = 500

new_numbers = [desired_sum/current_sum * x for x in numbers]
plt.hist(new_numbers)

【讨论】：