Numpy-API-Analyse

Histogramm

 

>>> a = numpy.arange(5)

>>> hist, bin_edges = numpy.histogram(a,density=False)

>>> hist, bin_edges

(array([1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1], dtype=int64), array([ 0. , 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2. , 2.4, 2.8, 3.2, 3.6, 4. ]))

 

Analyse:

• Variable a ist [0 1 2 3 4]
• Nach dem Aufrufhistogramm wird die Gesamtzahl jeder Zahl in a= [0 1 2 3 4] entsprechend den einzelnen Bins berechnet (阈值) , Zum Beispiel:

Behälter	Enthält Nummer	Ergebnis
[0.-0.4)	0	1
[0,4-0,8)	N/A	0
[0,8-1,2)	1	1
[1.2-1.6)	N/A	0
[1.6-2.)	N/A	0
[2.-2.4)	2	1
[2.4-2.8)	N/A	0
[2.8-3.2)	3	1
[3.2-3.6)	N/A	0
[3.6-4.]	4	1

[0.-0.4) enthält 0, also ist das Ergebnis 1

[0.4-0.8) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], also ist das Ergebnis 0
[0.8-1.2) enthält 1, also ist das Ergebnis 1
[1.2- 1.6) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], daher ist das Ergebnis 0
[1.6-2.) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], daher ist das Ergebnis 0

[2.-2.4) enthält 2, also ist das Ergebnis 1

[2.4-2.8) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], daher ist das Ergebnis 0

[2.8-3.2) enthält 3, also ist das Ergebnis 1

[3.2-3.6) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], daher ist das Ergebnis 0

[3.6-4.] enthält 4, also ist das Ergebnis 1

 

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNumpy-API-Analyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!