python - 绘制具有离散分量的分布的直方图

Question

我正在使用SimPy. 关于系统的问题之一是访客的等待时间分布是什么。我所做的是绘制我在模拟过程中获得的样本的标准化直方图。

这种分布不是纯粹连续的，我们有一个非零概率等待时间正好为零，因此在左端附近出现峰值。我希望它从图片中以某种方式显而易见，准确击中的实际概率是多少0。现在，峰值的高度不能正确显示，高度甚至高于 1（原因是许多点都在接近零的小段上）。

所以问题是这种分布的一般可视化技术，这些分布是连续和离散的混合。

Answer 1

（基于对 OP 的评论中的讨论）。

对于某个变量的分布，称为它t，作为离散和连续分量的混合，我将 pdf 编写为一组 delta-peaks 和一个连续部分的总和，

p(t) = \sum_{a} p_a \delta(t-t_a) + f(t)

其中a枚举离散值t_a，p_a是 的概率t_a，f(t)是分布的连续部分的 pdf，因此是属于f(t)dt的概率。t[t,t+dt)

请注意，整个事情是标准化的，\int p(t) =1其中积分超过了 的适当范围t。

现在，为了可视化这一点，我将分离离散组件，并将它们绘制为离散值（作为窄箱或作为带有下降线的点等）。然后对于其余部分，我将使用直方图，您可以从上面的等式中知道正确的归一化：直方图下的面积总和应为1-\sum_a p_a.

我并没有声称这是方式，这正是我会做的。