在python中，如何在这个概率代码上使用直方图

有人能告诉我如何从这个输出中创建直方图吗

此代码的输出

{89: 0.015, 51: 0.02, 71: 0.005, 70: 0.014, 8: 0.006, 12: 0.004, 53: 0.009, 2: 0.012, 58: 0.016, 59: 0.006, 83: 0.016, 95: 0.011, 74: 0.013, 79: 0.013, 55: 0.013, 93: 0.011, 78: 0.007, 90: 0.01, 33: 0.01, 72: 0.014, 18: 0.005, 61: 0.013, 22: 0.01, 37: 0.012, 92: 0.017, 98: 0.012, 23: 0.006, 14: 0.009, 38: 0.008, 94: 0.005, 65: 0.01, 76: 0.019, 20: 0.007, 80: 0.014, 68: 0.009, 46: 0.009, 26: 0.007, 15: 0.015, 28: 0.009, 3: 0.009, 85: 0.011, 82: 0.018, 57: 0.012, 45: 0.008, 48: 0.015, 60: 0.012, 43: 0.011, 77: 0.007, 47: 0.013, 10: 0.01, 34: 0.009, 42: 0.008, 17: 0.012, 13: 0.011, 39: 0.007, 31: 0.01, 5: 0.009, 41: 0.011, 9: 0.01, 81: 0.011, 29: 0.007, 36: 0.011, 1: 0.013, 30: 0.016, 50: 0.011, 62: 0.01, 87: 0.011, 63: 0.013, 67: 0.008, 19: 0.006, 11: 0.009, 44: 0.008, 64: 0.007, 96: 0.013, 97: 0.012, 69: 0.005, 6: 0.012, 52: 0.005, 16: 0.008, 73: 0.009, 75: 0.01, 35: 0.005, 84: 0.008, 21: 0.012, 24: 0.008, 49: 0.01, 86: 0.008, 99: 0.01, 40: 0.013, 27: 0.002, 56: 0.012, 32: 0.008, 4: 0.005, 54: 0.007, 88: 0.013, 7: 0.011, 66: 0.011, 91: 0.005, 25: 0.003}

---

如果使用matplotlib，则不需要自己计算概率质量，因为

hist

函数已经为您计算了概率质量：

从集合导入计数器
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
x=np.random.randint（低=1，高=100，大小=1000）
#创建重复次数与其计数相同的元素列表
计数=列表（计数器（x）.elements（））
plt.hist（计数，密度=真，边缘颜色=黑色）

如果不需要密度（标准化版本），请不要传递

密度

标志：

plt.hist(counts, edgecolor='black')

---

我认为您所要做的就是将matplotlib.pyplot作为plt导入，然后再导入plt.hist（x，bins=1000，color=“blue”，normed=True）这就是您想要的吗？但是我的概率生成输出是这样的

{89:0.015，51:0.02，71:0.005，70:0.014，8:0.006，12:0.004}

dict:Value。那么为什么我不做代码直方图呢？

plt.hist(counts, edgecolor='black')