1.使用seaborn包

import seaborn as sns
sns.set()    # 设置画图空间为 Seaborn 默认风格。
# 自己导入data
sns.distplot(data, norm_hist=True, hist=True, kde=False, color='r',hist_kws={"alpha": 1.0, "linewidth": 1.5}, label='data_label')

sns.displot()集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能，参考https://blog.csdn.net/qq_39949963/article/details/79362501

norm_hist：若为True，则直方图高度显示密度而非计数（含有kde图像中默认为True）

hist：是否显示直方图，默认True

kde：是否显示核密度估计曲线图，默认True

2.结合numpy 与 matplotlib

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 100
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=N)
cdf = np.cumsum(hist / sum(hist))
plt.plot(cdf)

直方图的柱子数为N

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参考链接:https://blog.csdn.net/jinruoyanxu/article/details/53390943
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