Python 如何规范化seaborn distplot，使条形图相加为1

Seaborn有一面旗帜

norm\u hist

。打开时，distplot将标准化，以便将其积分为1

下面是一个小例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.random.randn(10000)
a = a[(-2<a) * (a<2)]

sns.distplot(a=a, bins=np.linspace(-2, 2, 6), norm_hist=True, kde=False)
plt.show()

导入seaborn作为sns
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
a=np.random.randn（10000）
a=a[-2

它看起来有点像一个三角形，你可以看到它积分为1。一个宽度为4，高度为0.5的三角形的面积为1

是否可以在忽略每个料仓宽度的情况下对其进行规范化？这样，条数加起来等于1（如果所有料仓的宽度加起来为1，则会出现这种情况）

在我的场景中，用户是基于一个连续的功能进行分类的。在distplot中，我想显示每个分类箱中用户的百分比。但是当功能重新缩放时，相应栏的高度会发生变化。
请参阅，谢谢，我没有看到。但接受的答案只会重现问题。答案应该是aAccepted描述了pyplot的解决方案。它基于权重参数，seaborn未公开该参数。seaborn有一个hist_kw参数。但不清楚为什么需要使用seaborn。我怀疑这里有一个XY问题。您要绘制的统计函数是什么？CDF？PDF？为什么要在[0；1]中绘制y？让我想起了See谢谢，我没有看到。但是被接受的答案只是重现了这个问题。而应该被接受的答案描述了pyplot的解决方案。它基于权重参数，seaborn没有公开。seaborn有一个hist_kw参数。但不清楚为什么需要使用seaborn。我怀疑这里有一个XY问题。你想要绘制的统计函数是什么？CDF？PDF？为什么要在[0；1]中绘制y？让我想到