Numpy API 분석

히스토그램

 

>>> a = numpy.arange(5)

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

>>> 히스트, bin_edges

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

 

분석:

• 변수 a는 [0 1 2 3 4]입니다.
• 히스토그램을 호출한 후 각 bin(阈值)에 따라 a= [0 1 2 3 4]의 각 숫자의 총 개수를 계산합니다. 예:

bins	숫자 포함	결과
[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)에는 0이 포함되어 있으므로 결과는 1입니다.

[0.4-0.8)은 [0 1 2 3 4]에 숫자를 포함하지 않으므로 결과는 0
[0.8-1.2)에 1이 포함되므로 결과는 1
[1.2-1.6)에 숫자가 포함되지 않습니다. [0 1 2 3 4]이므로 결과는 0
[1.6-2.)이 [0 1 2 3 4]에 숫자를 포함하지 않으므로 결과는 0입니다.

[2.-2.4)에는 2가 포함되어 있으므로 결과는 1입니다.

[2.4-2.8)은 [0 1 2 3 4]에 숫자를 포함하지 않으므로 결과는 0입니다.

[2.8-3.2)에는 3이 포함되어 있으므로 결과는 1입니다.

[3.2-3.6)은 [0 1 2 3 4]에 숫자를 포함하지 않으므로 결과는 0입니다.

[3.6-4.]에는 4가 포함되어 있으므로 결과는 1입니다.

 

위 내용은 Numpy API 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!