缩放PDF以在峰值时显示100%
提问于 2019-05-21 03:22:54
我正在显示我的数据的直方图，其中包含一个覆盖的PDF。我的图看起来都是这样的：
我正在尝试缩放红色曲线，以显示峰值时的100%。
除了两个%之间的行之外，我的以下玩具代码与我实际使用的代码完全相同
%
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
import numpy as np
my_randoms = np.random.normal(0.5, 1, 50000)
dictOne = {"delta z":my_randoms}
df = pd.DataFrame(dictOne)
df = df[df['delta z'] > -999]
%
fig, ax = plt.subplots()
h, edges, _ = ax.hist(df['delta z'], alpha = 1, density = False, bins = 100)
param = stats.norm.fit(df['delta z'].dropna()) # Fit a normal distribution to the data
pdf_fitted = stats.norm.pdf(df['delta z'], *param)
x = np.linspace(*df['delta z'].agg([min, max]), 100) # x-values
binwidth = np.diff(edges).mean()
ax.plot(x, stats.norm.pdf(x, *param)*h.sum()*binwidth, color = 'r')
# Decorations
graph_title = 'U-B'
plt.grid(which = 'both')
plt.title(r'$\Delta z$ distribution for %s'%graph_title, fontsize = 25)
plt.xlabel(r'$\Delta z = z_{spec} - z_{photo}$', fontsize = 25)
plt.ylabel('Number', fontsize = 25)
plt.xticks(fontsize = 25)
plt.yticks(fontsize = 25)
xmin, xmax = min(df['delta z']), max(df['delta z'])
plt.xlim(xmin, xmax)
plt.annotate(
r'''$\mu_{\Delta z}$ = %.3f
$\sigma_{\Delta z}$ = %.3f'''%(param[0], param[1]),
fontsize = 25, color = 'r', xy=(0.85, 0.85), xycoords='axes fraction')如何在右侧定义另一个从0到100的axes对象，并将其映射到该对象？还是有更好的方法呢？
这是my previous question的后续版本。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-21 08:16:40
您可以使用density=True绘制直方图。
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-21 07:02:32
您使用.twinx()
fig = plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=72.0)
n_rows = 2
n_cols = 2
ax1 = fig.add_subplot(n_rows, n_cols, 1)
ax2 = fig.add_subplot(n_rows, n_cols, 2)
ax3 = ax1.twinx()页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56230645
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