Как построить функцию плотности вероятности в Python? ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу построить функцию плотности вероятности для смещений из файла журнала.
Вот код:

Код: Выделить всё

timestamps = []
sequences = []

log_Name = 'test_rtt_25-01-17_13-07-41_values5_rate50.log'
log_Path = "/home/ubuntu/results-25-01-09-docker/"
true_Path = log_Path + log_Name
with open(true_Path, "r") as f:
for line in f:
if not line.startswith('#'):
time_part, seq_part = line.strip().split('(')
base, offset = time_part.split('+')

timestamps.append(float(offset))

seq = int(seq_part[:-1])
sequences.append(seq)

Код считывает данные из файла журнала, а затем сохраняет смещения и последовательности в «метках времени» и «последовательностях».
Вот пример «временных меток» и «последовательностей».

Код: Выделить всё

[0.001009023, 0.001055868, 0.000992934, 0.001148472, 0.001086814, 0.001110649, 0.001066759, 0.00126167, 0.001231778, 0.000944345]

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Как видите, имеется 10 смещений и 10 последовательностей. Каждое смещение имеет свой номер, например: 0,001009023 — это номер 1.
Я хочу построить график функции плотности вероятности, и я попробовал это:

Код: Выделить всё

source = {'seqs': sequences, 'times': timestamps}
df = pd.DataFrame(source)
df.sort_values(by = ['times'], inplace=True)
df_mean = np.mean(df['times'])
df_std = np.std(df['times'])
pdf = stats.norm.pdf(df['times'], df_mean, df_std)
plt.plot(df['times'], pdf)
plt.xlabel('Offsets')  # Label for the x-axis
plt.savefig('/home/ubuntu/')

Но выходная ось Y действительно странная, она выглядит так:
[img]https://i.sstatic .net/2f6zIS3M.png[/img]

Я понятия не имею, почему вероятность намного больше 1, она должна быть меньше 1. Кто-нибудь знает, где я сделал не так?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... -in-python