在Python中将直方图转换为曲线

我有这个密码

df1 = df['T1'].values

df1 = df1 [~np.isnan(df1 )].tolist()

plt.hist(df1 , bins='auto', range=(0,100))
plt.show()

这给了我这个图表

这个密码呢

df2 = df['T2'].values

df2 = df2 [~np.isnan(df2 )].tolist()

plt.hist(df2 , bins='auto', range=(0,100))
plt.show()

这给了我这个

有没有办法把直方图转换成曲线，然后把它们组合在一起

像这样的

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

d1 = np.random.rayleigh(30, size=9663)
d2 = np.random.rayleigh(46, size=8083)

plt.hist(d1 , bins=np.arange(100), histtype="step")
plt.hist(d2 , bins=np.arange(100), histtype="step")
plt.show()

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您可能希望绘制这样的步骤

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

d1 = np.random.rayleigh(30, size=9663)
d2 = np.random.rayleigh(46, size=8083)

plt.hist(d1 , bins=np.arange(100), histtype="step")
plt.hist(d2 , bins=np.arange(100), histtype="step")
plt.show()

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您可以使用

np.直方图

：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

chisq = np.random.chisquare(3, 1000)
norm = np.random.normal(10, 4, 1000)

chisq_counts, chisq_bins = np.histogram(chisq, 50)
norm_counts, norm_bins = np.histogram(norm, 50)

ax.plot(chisq_bins[:-1], chisq_counts)
ax.plot(norm_bins[:-1], norm_counts)

plt.show()

在数据存在异常值的特定情况下，我们需要在绘制之前对其进行剪裁：

clipped_df1 = np.clip(df1, 0, 100)
clipped_df2 = np.clip(df2, 0, 100)

# continue plotting

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直方图返回值

data=plt.hist（…）

您可以执行

plt.plot（data[0]）

将此错误清除[77]：[@asmgx这不是一个错误；您可能只需要调用

plt.show（）

之后。谢谢，现在它适用于您发布的示例，但不适用于我的数据。我得到的图形类似于@asmgx。原因是您的数据中存在一些异常值，这可能就是您通过

范围=（0，100）

的原因。我将编辑我的代码以纠正这一点。