numpy之histogram()直方图函数

本文详细解析了NumPy库中的histogram函数用法,包括参数解释、代码示例及自定义统计区间的方法,帮助读者深入理解如何使用该函数进行数据分布统计。

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histogram(a,bins=10,range=None,weights=None,density=False);
# a是待统计数据的数组;
# bins指定统计的区间个数;
# range是一个长度为2的元组,表示统计范围的最小值和最大值,默认值None,表示范围由数据的范围决定
# weights为数组的每个元素指定了权值,histogram()会对区间中数组所对应的权值进行求和
# density为True时,返回每个区间的概率密度;为False,返回每个区间中元素的个数

代码示例:

#在(0,1)之间随机产生100个数    	
a = np.random.rand(100)       
np.histogram(a,bins=5,range=(0,1))
# (array([10, 24, 17, 19, 30]), array([0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. ]))
#表示在[0,0.2)之间有10个数,以此类推


# 自定义统计区间:
a = np.random.rand(100)      #表示在(0,1)之间随机产生100个数
np.histogram(a,bins=[0,0.2,0.5,0.8,1])
# (array([10, 33, 27, 30]), array([0. , 0.2, 0.5, 0.8, 1. ]))

参考链接:
https://blog.youkuaiyun.com/yangwangnndd/article/details/89489946

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