Phenquestions
Składnia:
numpy.histogram(tablica_wejściowa, pojemniki=10, zakres=Brak, unormowany=Brak, wagi=Brak, gęstość=Brak)Ta funkcja może przyjąć sześć argumentów, aby zwrócić obliczony histogram zbioru danych. Cele tych argumentów wyjaśniono poniżej.
- tablica_wejściowa: Jest to obowiązkowy argument używany do obliczenia zbioru danych histogramu.
- kosze: Jest to opcjonalny argument, który może przyjmować liczbę całkowitą lub zestaw wartości całkowitych lub łańcuchowych. Służy do określenia liczby pojemników o tej samej szerokości. Można zdefiniować tablicę krawędzi kosza, która rośnie monotonicznie. Może zawierać również skrajną prawą krawędź, która może używać niejednorodnych szerokości pojemników. W nowej wersji NumPy dla tego argumentu można użyć wartości ciągu.
- zasięg: Jest to opcjonalny argument, który służy do definiowania dolnych górnych zakresów pojemników. Domyślna wartość zakresu jest ustawiana za pomocą maks() i min() Funkcje. Pierwszy element zakresu musi być mniejszy lub równy drugiemu elementowi.
- znormalizowane: Jest to opcjonalny argument używany do pobrania liczby próbek w każdym pojemniku. Może zwrócić fałszywe dane wyjściowe dla nierównych szerokości pojemników.
- wagi: Jest to opcjonalny argument używany do zdefiniowania tablicy zawierającej wartości wag.
- gęstość: Jest to argument opcjonalny, który może przyjmować dowolną wartość logiczną. Jeśli wartością tego argumentu jest True, zostanie zwrócona liczba próbek w każdym pojemniku; w przeciwnym razie zostaną zwrócone wartości funkcji gęstości prawdopodobieństwa.
Ta funkcja może zwrócić dwie tablice. Jedną z nich jest tablica hist zawierająca zestaw danych histogramu. Inną jest tablica krawędzi, która zawiera wartości bin.
Przykład 1: Wydrukuj tablicę histogramu
Poniższy przykład pokazuje użycie funkcji histogram() z tablicą jednowymiarową i argumentu bins z wartościami sekwencyjnymi. Tablica 5 liczb całkowitych została użyta jako tablica wejściowa, a tablica 5 kolejnych wartości została użyta jako wartość bins. Zawartość tablicy histogramu i tablicy bin zostanie wydrukowana razem jako dane wyjściowe.
# Importuj bibliotekę NumPyimportuj numer jako np
# Wywołaj funkcję histogram(), która zwraca dane histogramu
np_tablica = np.histogram([10, 3, 8, 9, 7], bins=[2, 4, 6, 8, 10])
# Wydrukuj wynik histogramu
print("Wyjście histogramu to: \n", np_array)
Wynik:
Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu.
Przykład 2: Wydrukuj histogram i tablice bin
Poniższy przykład pokazuje, jak można utworzyć tablicę histogramu i tablicę bin za pomocą funkcji histogram(). Tablica NumPy została utworzona za pomocą funkcji aranż() w skrypcie. Następnie funkcja histogram() wywołała oddzielne zwrócenie tablicy histogramu i wartości tablicy bin.
# Importuj bibliotekę NumPyimportuj numer jako np
# Utwórz tablicę NumPy za pomocą arange()
np_tablica = np.aranżacja(90)
# Utwórz dane histogramu
hist_array, bin_array = np.histogram(tab_np, bins=[0, 10, 25, 45, 70, 100])
# Wydrukuj tablicę histogramu
print("Dane tablicy histogramu to: ", hist_array)
# Wydrukuj tablicę bin
print("Dane tablicy bin to: ", tablica_bin)
Wynik:
Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu.
Przykład 3: Wydrukuj histogram i tablice bin na podstawie argumentu gęstości
Poniższy przykład pokazuje użycie use gęstość argument funkcji histogram() do utworzenia tablicy histogramu. Tablica NumPy składająca się z 20 liczb jest tworzona za pomocą funkcji arange(). Pierwsza funkcja histogram() jest wywoływana przez ustawienie gęstość wartość do Fałszywe. Druga funkcja histogram() jest wywoływana przez ustawienie gęstość wartość do Prawdziwe.
# importuj tablicę NumPyimportuj numer jako np
# Utwórz tablicę NumPy z 20 numerami sekwencyjnymi
np_tablica = np.aranżacja(20)
# Oblicz dane histogramu z fałszywą gęstością
hist_array, bin_array = np.histogram(tab_np, gęstość=Fałsz)
print("Wyjście histogramu przez ustawienie gęstości na False: \n", hist_array)
print("Wyjście tablicy bin : \n", tablica_bin)
# Oblicz dane histogramu z prawdziwą gęstością
hist_array, bin_array = np.histogram(tab_np, gęstość=prawda)
print("\nWyjście histogramu przez ustawienie gęstości na Prawda: \n", hist_array)
print("Wyjście tablicy bin : \n", tablica_bin)
Wynik:
Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu.
Przykład 4: Narysuj wykres słupkowy przy użyciu danych histogramu
Musisz zainstalować bibliotekę matplotlib Pythona, aby narysować wykres słupkowy przed wykonaniem skryptu tego przykładu. hist_array i bin_array zostały utworzone za pomocą funkcji histogram(). Tablice te zostały użyte w funkcji bar() biblioteki matplotlib do utworzenia wykresu słupkowego.
# importuj potrzebne bibliotekiimportuj bibliotekę matplotlib.pyplot jako plt
importuj numer jako np
# Utwórz zbiór danych histogramu
hist_array, bin_array = np.histogram([4, 10, 3, 13, 8, 9, 7], bins=[2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# Ustaw kilka konfiguracji wykresu
plt.figura(rozmiar=[10, 5])
plt.xlim(min(tab_bin), max(tablica_bin))
plt.siatka(oś='y', alfa=0.75)
plt.xlabel('Wartości krawędzi', rozmiar czcionki=20)
plt.ylabel('Wartości histogramu', rozmiar czcionki=20)
plt.title('Wykres histogramu', rozmiar czcionki=25)
# Utwórz wykres
plt.bar(bin_array[:-1], hist_array, szerokość=0.5, kolor = "niebieski")
# Wyświetl wykres
plt.pokazać()
Wynik:
Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu.
Wniosek:
Funkcja histogram() została wyjaśniona w tym samouczku przy użyciu różnych prostych przykładów, które pomogą czytelnikom poznać cel używania tej funkcji i zastosować ją poprawnie w skrypcie.
