Используя вывод numpy.histogram, как построить простой график кривой?

Следуя документу https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.histogram.html

Пишем два примера для распределений Лапласа и Гаусса.

======================================

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.optimize import curve_fit

# Затем определите подходящую функцию и некоторый пример набора данных.

# Образец набора данных предназначен только для  этого вопроса. 

# Вы должны использовать свой набор данных и определить свою функцию, 

# которую вы хотите установить

loc, scale = 0., 1.

x = np.random.laplace(loc, scale, 1000)

def laplacian(x,amplitude,loc,scale):

»  »  »  »      return amplitude*np.exp(-abs(x-loc)/scale)/(2.*scale)

# Обращение к np.histogram(x,bins='auto')

bin_heights, bin_borders = np.histogram(x, bins='auto')

bin_widths = np.diff(bin_borders)

bin_centers = bin_borders[:-1] + bin_widths / 2

popt, _ = curve_fit(laplacian, bin_centers, bin_heights, p0=[1., 0., 1.])

x_interval_for_fit = np.linspace(bin_borders[0], bin_borders[-1], 10000)

plt.bar(bin_centers, bin_heights, width=bin_widths, label='histogram')

plt.plot(x_interval_for_fit,laplacian(x_interval_for_fit,*popt),label='fit',c='red')

plt.legend()

plt.show()

Детально смотри оба случая https://informatics-ege.blogspot.com/2022/07/plotting-curve-based-on-numpy-histogram.html