如何在python中获取直方图下的区域答案

【问题标题】：How to get the area under a histogram in python如何在python中获取直方图下的区域
【发布时间】：2014-10-16 08:09:08
【问题描述】：

我一直在绘制直方图。我的代码如下所示：

x0=-15000
x1=15000
b=np.arange(x0,x1,(x1-x0)/250.)

plt.plot(b[0:-1], plt.hist(non_zeros(-e[0]), bins=b, normed=1, visible=0)[0], color = "k", label=r'$\gamma$ = 1.0')

我对直方图进行了归一化，因此曲线下的面积等于 1。e[0] 只是我从文档中获取的一些数据。

我现在想要的是仔细检查直方图下的是否等于 1。如何做到这一点？

【问题讨论】：

您能否添加一些代码，以便帮助您的人实际运行代码？包括你的导入，定义non_zeros，给e[0]一个示例值。
只是对您的代码的评论，Python 具有正确的 True 和 False 布尔常量，它们在 1 和 0 以上是首选（因此您将拥有 normed=True, visible=False 而不是您拥有的）。
这能回答你的问题吗？ Integrate histogram in python?

标签： python matplotlib histogram area

【解决方案1】：

你可以这样计算面积：

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.randn(1000)

values, bins, _ = plt.hist(x, normed=True)
area = sum(numpy.diff(bins)*values)

【讨论】：

非常感谢 chthonicdaemon，是否也可以找到 0.5% 和 99.5% 的分位数？
您可以使用numpy.percentile 计算百分位数。

【解决方案2】：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x0=-15000
x1=15000
b=np.arange(x0,x1,(x1-x0)/250.)
values, bins, patches = plt.hist(b, 20 ,range=[-15000,15000], facecolor='green',normed=0, alpha=0.5)

#simply here you need to have the lenght of your bins to have a probability for under the graph

len_bins= len(bins)-1
#here is the totaly area under your histogram, which is supposed to be 1 as you want = suming up all the values for of all bins
Total_Area= sum(values[0:len_bins])/sum(values)
#so now lets say you want to have half of the area
Half_Area= sum(values[0:len_bins/2])/sum(values)

【讨论】：