要按照某个因子缩放直方图，可以使用NumPy和Matplotlib库来实现。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成原始直方图数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 绘制原始直方图
plt.hist(data, bins=50, color='blue', alpha=0.7)
plt.title("Original Histogram")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

# 按照因子缩放直方图
scaling_factor = 2
scaled_data = data * scaling_factor

# 绘制缩放后的直方图
plt.hist(scaled_data, bins=50, color='green', alpha=0.7)
plt.title("Scaled Histogram")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

这段代码首先生成了一个包含1000个随机数的数据集，然后使用plt.hist函数绘制了原始直方图。接着，将原始数据乘以一个因子scaling_factor来进行缩放，生成了缩放后的数据集scaled_data，并再次使用plt.hist函数绘制了缩放后的直方图。

你可以根据实际需求修改scaling_factor的值，来观察直方图的缩放效果。