Python NumPy histogram方法用法及代码示例

NumPy 的 histogram(~) 方法计算直方图(frequency-count 图)。

参数

1. a | array-like

输入数组。

2. bins | array-like | optional

所需的箱子数量。如果提供了数组，则它必须包含边。默认情况下，我们得到 10 个equal-width bin。

3. range | float 的tuple | optional

默认情况下，范围设置为(a.min()、a.max())。

4. weights | array-like | optional

包含每个输入值的权重的数组。如果某个值落在特定的 bin 中，我们不会将计数增加 1，而是增加相应的权重。形状必须与 a 相同。默认情况下，权重均为一。

5. density | boolean | optional

是否归一化为概率密度函数(即总面积等于 1)。默认情况下，density=False 。

返回值

两个 NumPy 数组的元组：

直方图的值(即频率计数)
箱子边

例子

基本用法

my_hist, bin_edges = np.histogram([1,3,6,6,10])
print("hist:", my_hist)
print("bin_edges:", bin_edges)



hist: [1 0 1 0 0 2 0 0 0 1]
bin_edges: [ 1.   1.9  2.8  3.7  4.6  5.5  6.4  7.3  8.2  9.1 10. ]

这里，bin_edges表示bin的间隔，hist表示落在该间隔之间的值的数量。例如，总共有一项位于 1 和 1.9 之间，因此我们得到直方图中该点的值 1。

指定 bin 的数量

my_hist, bin_edges = np.histogram([1,3,6,6,10], bins=5)
print("hist:", my_hist)
print("bin_edges:", bin_edges)



hist: [1 1 2 0 1]
bin_edges: [ 1.   2.8  4.6  6.4  8.2 10. ]

指定 bin 边

my_hist, bin_edges = np.histogram([1,3,6,6,10], bins=[1,5,10])
print("hist:", my_hist)
print("bin_edges:", bin_edges)



hist: [2 3]
bin_edges: [ 1  5 10]

指定范围

my_hist, bin_edges = np.histogram([1,3,6,6,10], range=(0,20))
print("hist:", my_hist)
print("bin_edges:", bin_edges)



hist: [1 1 0 2 0 1 0 0 0 0]
bin_edges: [ 0.  2.  4.  6.  8. 10. 12. 14. 16. 18. 20.]

指定权重

my_hist, bin_edges = np.histogram([1,3,6,6,10], weights=[1,5,1,1,1])
print("hist:", my_hist)
print("bin_edges:", bin_edges)



hist: [1 0 5 0 0 2 0 0 0 1]
bin_edges: [ 1.   1.9  2.8  3.7  4.6  5.5  6.4  7.3  8.2  9.1 10. ]

我们得到 5 的原因是输入数组中的两个 6 显然属于同一个 bin，并且由于它们各自的权重是 4 和 5，所以我们最终得到的总 bin 计数为 4+5=9 。

标准化

my_hist, bin_edges = np.histogram([1,3,6,6,10], density=True)
print("hist:", my_hist)
print("bin_edges:", bin_edges)



hist: [0.22222222 0.         0.22222222 0.         0.         0.44444444 0.         0.         0.         0.22222222]
bin_edges: [ 1.   1.9  2.8  3.7  4.6  5.5  6.4  7.3  8.2  9.1 10. ]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | histogram method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。