In RI puoi creare l'output desiderato facendo:
data = c(rep(1.5, 7), rep(2.5, 2), rep(3.5, 8),
rep(4.5, 3), rep(5.5, 1), rep(6.5, 8))
plot(density(data, bw=0.5))
In Python (con matplotlib) il più vicino che ho ottenuto è stato con un semplice istogramma:
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1.5]*7 + [2.5]*2 + [3.5]*8 + [4.5]*3 + [5.5]*1 + [6.5]*8
plt.hist(data, bins=6)
plt.show()
Ho anche provato il parametro normed = True ma non sono riuscito a ottenere nient'altro che provare ad adattare un gaussiano all'istogramma.
I miei ultimi tentativi erano in giro scipy.stats
e gaussian_kde
, seguendo esempi sul web, ma finora non ho avuto successo.
seaborn
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