Das Numpy-Modul von Python stellt eine Funktion namens bereit numpy.histogram() . Diese Funktion stellt die Häufigkeit der Anzahl der Werte dar, die mit einer Reihe von Wertebereichen verglichen werden. Diese Funktion ähnelt der hist() Die Funktion von matplotlib.pyplot .
Vereinfacht ausgedrückt wird diese Funktion verwendet, um das Histogramm des Datensatzes zu berechnen.
Syntax:
numpy.histogram(x, bins=10, range=None, normed=None, weights=None, density=None)
Parameter:
x: array_like
Dieser Parameter definiert ein abgeflachtes Array, über das das Histogramm berechnet wird.
Bins: int oder Folge von str oder Skalaren (optional)
Java-Listenfeld
Wenn dieser Parameter als Ganzzahl definiert ist, definiert er im angegebenen Bereich die Anzahl der Bins gleicher Breite. Andernfalls wird ein Array von Behälterkanten definiert, die monoton ansteigen. Es umfasst auch die Kante ganz rechts, was ungleichmäßige Bin-Breiten ermöglicht. Die neueste Version von Numpy ermöglicht es uns, Bin-Parameter als String festzulegen, der eine Methode zur Berechnung der optimalen Bin-Breite definiert.
Bereich: (float, float)(optional)
Dieser Parameter definiert die unteren und oberen Bereiche der Bins. Standardmäßig beträgt der Bereich (x.min(), x.max()) . Die Werte, die außerhalb des Bereichs liegen, werden ignoriert. Die Bereiche des ersten Elements sollten gleich oder kleiner als die des zweiten Elements sein.
normiert: bool(optional)
Dieser Parameter ist mit dem Dichteargument identisch, kann jedoch bei ungleichen Bin-Breiten zu einer falschen Ausgabe führen.
Gewichte: array_like (optional)
Dieser Parameter definiert ein Array, das Gewichtungen enthält und dieselbe Form hat wie 'X' .
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Dichte: bool (optional)
Wenn es auf True gesetzt ist, wird die Anzahl der Proben in jedem Bin ermittelt. Wenn der Wert „Falsch“ ist, ergibt die Dichtefunktion den Wert der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion im Bin.
Kehrt zurück:
hist: Array
wie man einen String in ein Zeichen umwandelt
Die Dichtefunktion gibt die Werte des Histogramms zurück.
Edge_bin: ein Array vom Typ Float
Diese Funktion gibt die Bin-Kanten zurück (Länge(hist+1)) .
Beispiel 1:
import numpy as np a=np.histogram([1, 5, 2], bins=[0, 1, 2, 3]) a
Ausgabe:
(array([0, 1, 1], dtype=int64), array([0, 1, 2, 3]))
Im obigen Code
- Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
- Wir haben die Variable „a“ deklariert und den zurückgegebenen Wert von zugewiesen np.histogram() Funktion.
- Wir haben in der Funktion ein Array und den Wert des Bins übergeben.
- Zuletzt haben wir versucht, den Wert von auszudrucken 'A' .
In der Ausgabe wird ein Array angezeigt, das die Werte des Histogramms enthält.
Beispiel 2:
import numpy as np x=np.histogram(np.arange(6), bins=np.arange(7), density=True) x
Ausgabe:
String in ganze Zahlen umwandeln
(array([0.16666667, 0.16666667, 0.16666667, 0.16666667, 0.16666667, 0.16666667]), array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]))
Beispiel 3:
import numpy as np x=np.histogram([[1, 3, 1], [1, 3, 1]], bins=[0,1,2,3]) x
Ausgabe:
(array([0, 4, 2], dtype=int64), array([0, 1, 2, 3]))
Beispiel 4:
import numpy as np a = np.arange(8) hist, bin_edges = np.histogram(a, density=True) hist bin_edges
Ausgabe:
array([0.17857143, 0.17857143, 0.17857143, 0. , 0.17857143, 0.17857143, 0. , 0.17857143, 0.17857143, 0.17857143]) array([0. , 0.7, 1.4, 2.1, 2.8, 3.5, 4.2, 4.9, 5.6, 6.3, 7. ])
Beispiel 5:
import numpy as np a = np.arange(8) hist, bin_edges = np.histogram(a, density=True) hist hist.sum() np.sum(hist * np.diff(bin_edges))
Ausgabe:
array([0.17857143, 0.17857143, 0.17857143, 0. , 0.17857143, 0.17857143, 0. , 0.17857143, 0.17857143, 0.17857143]) 1.4285714285714288 1.0
Im obigen Code
- Wir haben numpy mit dem Aliasnamen np importiert.
- Wir haben ein Array erstellt 'A' verwenden np.arange() Funktion.
- Wir haben Variablen deklariert 'hist' Und 'bin_edges' und dann den zurückgegebenen Wert von zugewiesen np.histogram() Funktion.
- Wir haben das Array übergeben 'A' und eingestellt 'Dichte' auf True in der Funktion.
- Wir haben versucht, den Wert von auszudrucken 'hist' .
- Und schließlich haben wir versucht, die Summe der Histogrammwerte zu berechnen hist.sum() Und np.sum() in dem wir Histogrammwerte und Kanten des Behälters übergeben haben.
In der Ausgabe wird ein ndarray angezeigt, das die Werte des Histogramms und die Summe der Histogrammwerte enthält.