Python 规范化多数据直方图

我有几个数组，我正在绘制直方图，如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.normal(0,.5,1000)
y = np.random.normal(0,.5,100000)

plt.hist((x,y),normed=True)

当然，这将分别规范化两个数组，以便它们都具有相同的峰值。我希望将它们规范化为元素总数，以便

y

的直方图明显高于

x

的直方图。在matplotlib中有没有一种简便的方法来实现这一点，还是我必须在numpy中胡闹？我还没有找到关于它的任何东西

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另一种说法是，如果我对这两个数组进行累积绘图，它们不应该都加在1上，而应该加在1上。

是的，你可以用numpy计算直方图，然后重新标准化它

x = np.random.normal(0,.5,1000)
y = np.random.normal(0,.5,100000)

xhist, xbins = np.histogram(x, normed=True)
yhist, ybins = np.histogram(x, normed=True)

现在，你应用你的正则化。例如，如果希望将x规格化为1，y成比例：

yhist *= len(y) / len(x)

现在，绘制直方图：

def plot_histogram(data, edge_bins, **kwargs):
    bins = edge_bins[:-1] + edge_bins[1:]
    plt.step(bins, data, **kwargs)

plot_histogram(xhist, xbins, c='b')
plot_histogram(yhist, ybins, c='g')

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谢谢！但是，“放大y”步骤是否应该类似于

y*=len（y）/（len（x）+len（y））

？看起来您想要的是整个数据集中y的分数。@user3692905是的，应用您认为合适的归一化。在我的例子中，我将x归一化为1，y与之成比例。