Я сгенерировал 10000 нормально распределенных случайных результатов теста в процентах. Эти данные представлены в гистограмме, которая измеряет процент оценки по оси X и частоту оценки по оси Y.
Я хочу создать нормальную кривую распределения по гистограмме со средним и стандартным отклонением, используемым в гистограмме. Однако я не уверен, какие scipy.stats.norm методы использовать для отображения кривой в соответствии с частотой, а не плотностью частоты:
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.1/reference/generated/scipy.stats.norm.html#scipy.stats.norm
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
mu = 55 #mean of the data
sigma = 10 #standard deviation of data
num_bins = 100 #number of bins used
#generate 10k random test scores normally distributed
nums = [int(np.random.normal(mu, sigma)) for i in range(10000)]
#plot histogram using this data
count, bins, ignored = plt.hist(nums, num_bins, density = False)
plt.style.use('seaborn')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (12, 8)
plt.xlabel('Score %')
plt.ylabel('Score Frequency')
plt.title('Histogram of Test Scores: $\mu=55$, $\sigma=10$')
Этот код производит следующее
гистограмма распределения частот
Любая помощь будет оценена.