matplotlib如何计算historgram的密度

matplotlib是一个Python的绘图库，用于创建各种类型的图表和可视化。在matplotlib中，计算histogram的密度可以通过使用density参数来实现。

density参数是一个布尔值，默认为False。当设置为True时，histogram的高度将被归一化为概率密度函数（Probability Density Function，PDF），使得直方图的面积等于1。这样可以将直方图的高度与数据的概率分布进行比较。

下面是一个示例代码，演示如何使用matplotlib计算histogram的密度：

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5]

# 绘制直方图
plt.hist(data, density=True)

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了matplotlib.pyplot模块，并创建了一个包含示例数据的列表data。然后，我们使用plt.hist()函数绘制直方图，并将density参数设置为True。最后，使用plt.show()函数显示图表。

通过设置density参数为True，直方图的高度将被归一化为概率密度函数，从而计算出直方图的密度。

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