NumPy的histogram函数：计算一个数据集的直方图

￡神魔★判官ぃ 2024-04-23 12:42 0阅读 0赞

## 说明 ##

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

计算一个数据集的直方图。

参数：  
a：代表输入的数据集。直方图是在展平的数组上计算的。

bins：如果bins是一个整数，它定义了在给定范围（默认为10）内等宽的bins的数量。如果bins是一个序列，它定义了一个单调递增的bin边缘数组，包括最右边的边缘，允许非均匀的bin宽度。

density：如果为False，结果将包含每个bin中的样本数量。如果为True，结果是归一化的概率密度函数在bin处的值，使得在整个范围内的积分为1。请注意，除非选择宽度为1的bins，否则直方图值的总和不会等于1；它不是一个概率质量函数。

返回：  
hist：数组，直方图的值。  
bin\_edges：数组。返回bin边缘。`(length(hist)+1)`.

**注意**：最后一个bin（最右边的）是全闭，其它的bin是半开。例如，如果输入参数bins的值是

[1, 2, 3, 4]

那么第一个 bin 是 \[1, 2)（包括 1，但不包括 2），第二个 bin 是 \[2, 3)。然而，最后一个 bin 是 \[3, 4\]，它包括了 4。

## 举例 ##

下面示例返回每个bin的样本数量：  
![在这里插入图片描述][5767bee54990418faadd4dce7dcd4a1f.png]

下面示例返回每个bin的概率密度：  
![在这里插入图片描述][20c60bd877ab41bda95115d26027bc2b.png]

下面示例输入数据是2维的，直方图是在展平的数组上计算的：  
![在这里插入图片描述][b6fa1191021c4b509cfb4f9683e55446.png]

下面示例演示了概率密度、概率：  
![在这里插入图片描述][1410d7adb6f0491492f99290e83c5fc8.png]

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