如何在Matplotlib中获取一个反向累积直方图？

在数据分析和可视化中，直方图经常被用作数据分布的一种可视化手段。而反向累积直方图是一种特殊的直方图形式，它可以帮助我们看出数据中百分之多少的值落在某一区间内。在Matplotlib中，我们可以轻松地使用累积直方图来展示这一信息。

不过在反向累积直方图中，我们需要计算出值大于等于一个特定值的数据在全部数据中的占比，并绘制出来。本文将介绍如何使用NumPy和Matplotlib来计算和绘制反向累积直方图。

准备数据

首先，我们需要准备好相关的数据。对于本文，我们选用NumPy中的numpy.random.normal()函数产生500个属于正态分布的随机数。

import numpy as np

data = np.random.normal(50, 10, 500)
print(data)

这里的numpy.random.normal()函数接受三个参数，分别是分布的中心（期望值）、标准差和随机数的数量。

使用Matplotlib绘制反向累积直方图

Matplotlib中的hist()函数可以用来绘制直方图。我们可以将其参数调整如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制直方图
n, bins, patches = plt.hist(data, bins=20, cumulative=-1, density=True)

# 将累积概率转换为百分数
cumulative_per = n / sum(n) * 100
print(cumulative_per)

这里我们使用了cumulative=-1表示累积直方图。density=True表示将概率转换为密度。bins=20表示将数据分成20个区间来构建直方图。

绘制完成后，我们可以通过将n除以n的总和并乘以100来计算出每个区间的反向累积概率，从而绘制反向累积直方图。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Matplotlib来绘制反向累积直方图。通过NumPy中的numpy.random.normal()函数来生成正态分布的随机数据。然后我们调用hist()函数并设置参数来绘制直方图，并在完成后通过计算每个区间的反向累积概率来绘制反向累积直方图。这种方法在数据分析和可视化中非常实用。