numpy.histogram是一个用于计算直方图的函数,它可以帮助我们了解数据的分布情况。直方图是一种统计图形,用矩形表示数据的分布情况,其中每个矩形代表一个数据范围(称为bin),矩形的高度表示该范围内数据的频数或频率。
在numpy.histogram中,我们可以通过指定参数来控制bin的大小。具体来说,可以使用参数bins来指定bin的数量或者指定一个数组来表示每个bin的边界值。
如果我们想要指定bin的数量,可以将参数bins设置为一个整数值。例如,如果我们希望将数据分成10个bin,可以这样写:
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
hist, bins = np.histogram(data, bins=10)
这样,numpy.histogram会将数据分成10个bin,并返回每个bin的频数以及每个bin的边界值。
如果我们想要指定每个bin的边界值,可以将参数bins设置为一个数组。例如,如果我们希望将数据分成[0, 5, 10]这两个bin,可以这样写:
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
hist, bins = np.histogram(data, bins=[0, 5, 10])
这样,numpy.histogram会将数据分成[0, 5)和[5, 10]这两个bin,并返回每个bin的频数以及每个bin的边界值。
numpy.histogram还有其他一些参数可以用来控制直方图的计算,例如设置数据的范围、设置是否返回频率等。你可以参考numpy.histogram的官方文档来了解更多详细信息。
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