Python 3.x 聚类1D数据并在matplotlib直方图上表示聚类

我有以下格式的1D数据：

areas = ...
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.hist(areas, bins=80)
plt.show()

这幅图的情节大致如下：

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现在我希望能够对这些数据进行集群。我知道我有两种选择，一种是K-Means，另一种是K-Means。但是一旦我有了这些值，我如何在直方图上表示这些簇呢？

你只需要计算出你的簇分配，然后分别绘制数据的每个子集，同时注意每次的容器都是相同的

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您只需计算出集群分配，然后分别绘制数据的每个子集，同时注意每次存储箱都是相同的

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您想在

直方图上绘制
KDE
，对吗？@JayPatel我想要如上所示的直方图，但颜色表示这些数据点来自的集群。显示每种颜色的群集中心的图例也很好。是否要在
直方图上绘制
KDE
，对吗？@JayPatel我想要如上所示的直方图，但这些数据点所来自的群集的颜色表示。为每种颜色显示集群中心的图例也很不错。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['axes.spines.top'] = False
mpl.rcParams['axes.spines.right'] = False

# simulate some fake data
n = 10000
mu1, sigma1 = 0, 1
mu2, sigma2 = 6, 2
a = mu1 + sigma1 * np.random.randn(n)
b = mu2 + sigma2 * np.random.randn(n)
data = np.concatenate([a, b])

# determine which K-Means cluster each point belongs to
cluster_id = KMeans(2).fit_predict(data.reshape(-1, 1))

# determine densities by cluster assignment and plot
fig, ax = plt.subplots()
bins = np.linspace(data.min(), data.max(), 40)
for ii in np.unique(cluster_id):
    subset = data[cluster_id==ii]
    ax.hist(subset, bins=bins, alpha=0.5, label=f"Cluster {ii}")
ax.legend()
plt.show()