如何在numpy.histogram中选择存储桶个数？

在numpy.histogram中选择存储桶个数可以通过以下几种方式：

1. 根据数据特性选择：根据数据的分布情况和数量，选择合适的存储桶个数。如果数据分布广泛且数量较多，可以选择较大的存储桶个数，以便更好地表示数据的分布情况。如果数据分布集中且数量较少，可以选择较小的存储桶个数，以便更好地表示数据的细节。
2. 根据可视化需求选择：根据需要生成的直方图的可视化效果，选择合适的存储桶个数。如果需要更加平滑的直方图曲线，可以选择较大的存储桶个数。如果需要更加精细的直方图曲线，可以选择较小的存储桶个数。
3. 使用统计学方法选择：可以使用统计学方法来选择合适的存储桶个数，例如Sturges公式、Rice规则、Scott规则等。这些方法根据数据的样本数量来计算合适的存储桶个数，可以作为参考。
4. 调试和优化选择：可以通过不断调试和优化的方式来选择合适的存储桶个数。可以尝试不同的存储桶个数，并观察直方图的效果，根据需要进行调整。

总结起来，选择存储桶个数需要考虑数据特性、可视化需求、统计学方法和调试优化等因素。根据具体情况选择合适的存储桶个数可以更好地表示数据的分布情况和细节。