求助，请问大家如何修改代码，可以使这个DOS图更清晰？

不会扣篮的后卫

大家好，我在使用基于Quantum Espresso开发的eQE程序跑动力学。基于产生的输出文件，提取每一步产生（大约1700步，一步为1 fs）的轨道能量画出DOS图，如下所示，

我感觉画出来的图不能清晰的展示DOS图的峰值，请问大家有什么修改建议吗(附上代码和数据文件)？

1. import numpy as np
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. from matplotlib import cm
   
4. 
   
5. # 初始化一个列表，用于存储所有帧的数据
   
6. all_data = []
   
7. 
   
8. # 读取 frame_1_energy.txt 中的数据
   
9. filename = "frame_0_energy.txt"
   
10. with open(filename, 'r') as file:
    
11.     lines = file.readlines()
    
12.     # 提取整个文件的数据并将其转换为浮点数列表
    
13.     data = [float(value) for line in lines for value in line.split()]
    
14.     all_data.append(data)
    
15. 
    
16. # 读取其他文件的数据并添加到列表中
    
17. for i in range(1, 1722):  # 读取 frame_2_energy.txt 到 frame_10_energy.txt 的数据
    
18.     filename = f"frame_{i}_energy.txt"
    
19.     with open(filename, 'r') as file:
    
20.         lines = file.readlines()
    
21.         # 提取整个文件的数据并将其转换为浮点数列表
    
22.         data = [float(value) for line in lines for value in line.split()]
    
23.         all_data.append(data)
    
24. 
    
25. # 绘制水平直方图
    
26. plt.figure(figsize=(10, 6))
    
27. 
    
28. # Viridis colormap
    
29. colors = cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(all_data)))
    
30. 
    
31. # 绘制水平直方图并计算并绘制高斯拟合曲线
    
32. for i, (data, color) in enumerate(zip(all_data, colors)):
    
33.     mu, std = np.mean(data), np.std(data)
    
34.     num_bins = 400  # 将直方图分成50个柱子
    
35.     n, bins, patches = plt.hist(data, bins=num_bins, density=True, alpha=0.3, label=f'Frame {i+1}', orientation='horizontal', color=color)
    
36. 
    
37.     # 计算并绘制高斯拟合曲线
    
38.     xmin, xmax = min(data), max(data)
    
39.     x = np.linspace(xmin, xmax, 2000)
    
40.     p = (1/(std * np.sqrt(2 * np.pi))) * np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * std**2))
    
41.     # plt.plot(p, x, 'k', linewidth=2)
    
42. 
    
43. plt.ylim(-5.5, 5.5)
    
44. plt.xlabel('Density of states', fontsize=14)  # 设置x轴标签的字体大小
    
45. plt.ylabel('Orbital Energy, eV', fontsize=14)  # 设置y轴标签的字体大小
    
46. plt.title('Probability Density of Orbital Energy', fontsize=16)
    
47. plt.xticks(fontsize=14)  # 设置x轴刻度的字体大小
    
48. plt.yticks(fontsize=14)  # 设置y轴刻度的字体大小
    
49. plt.grid(True)
    
50. 
    
51. plt.savefig('DOS_plot.png', dpi=600)
    
52. plt.show()
    

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