Python NumPy.histogram()用法及代碼示例

直方圖是將數據集分成稱為M的小equal-sized個間隔，是可視化數據集頻率分布的最佳方法。 Numpy直方圖函數類似於hist()matplotlib庫的函數，唯一的區別是Numpy直方圖給出了數據集的數值表示，而hist()給出數據集的圖形表示。

創建數字直方圖

Numpy有內置numpy.histogram()函數以圖形形式表示數據分發的頻率。具有相等水平尺寸的矩形對應於稱為區間的類間隔，並且對應於頻率的可變高度。

用法:

numpy.histogram(data, bins=10, range=None, normed=None, weights=None, density=None)

上述函數的屬性如下：

屬性	參數
data	要繪製的數組或數組的序列
bins	int或str序列定義一個範圍內的等寬框數，默認值為10
range	可選參數設置箱子的上下限
normed	與density屬性相同的可選參數，對於不等的箱寬給出錯誤的結果
weights	可選參數定義與數據具有相同維度的權重數組
density	可選參數，如果結果為假，則每個倉中包含樣本數；如果結果為真，則倉中包含概率密度函數

該函數具有兩個返回值hist，該值提供直方圖的值的數組，而edge_bin是浮點數據類型的數組，其中包含長度比hist長一的bin邊。

例：

# Import libraries 
import numpy as np  
  
  
# Creating dataset 
a = np.random.randint(100, size =(50)) 
  
# Creating histogram 
np.histogram(a, bins = [0, 10, 20, 30, 40, 
                        50, 60, 70, 80, 90, 
                        100]) 
  
hist, bins = np.histogram(a, bins = [0, 10,  
                                     20, 30, 
                                     40, 50, 
                                     60, 70, 
                                     80, 90, 
                                     100])  
  
# printing histogram 
print() 
print (hist)  
print (bins)  
print()

輸出：

圖示

上麵的直方圖數字表示形式可以轉換為圖形形式。plt()函數存在於pyplotMatplotlib的子模塊將數據集數組和bin數組作為參數，並創建相應數據值的直方圖。

例：

# import libraries 
from matplotlib import pyplot as plt  
import numpy as np   
  
  
# Creating dataset 
a = np.random.randint(100, size =(50)) 
  
# Creating plot 
fig = plt.figure(figsize =(10, 7)) 
  
plt.hist(a, bins = [0, 10, 20, 30, 
                    40, 50, 60, 70, 
                    80, 90, 100])  
  
plt.title("Numpy Histogram")  
  
# show plot 
plt.show()

輸出：

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自jeeteshgavande30大神的英文原創作品 NumPy.histogram() Method in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。