Numpy API 分析

直方圖

 

>>>> a = numpy.arange(5)

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

>>>>歷史，bin_edges

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

 

＃＃＃＃＃＃分析：

變數a是[0 1 2 3 4]
• 呼叫histogram後，會根據每個bin計算a= [0 1 2 3 4]中每個數字的總數（閾值） ，例如：

##包含數字0##10##[2.-2.4)2##[2.4-2.8)#N/A##[3.6-4.]4

垃圾箱	＃＃＃＃＃＃＃＃＃結果＃＃＃＃＃＃＃＃	##[0.-0.4)
##1	##[0.4-0.8)	#N/A
##0	##[0.8-1.2)	1
	##[1.2-1.6)	#N/A
#
##[1.6-2.)	#N/A	##0
	##1
#N/A	##0	##[2.8-3.2)
3	##1	##[3.2-3.6)
##0
##1	##[0.-0.4) 包含 0，因此結果為 1 [0.4-0.8) 不包含 [0 1 2 3 4] 中的任何數字，因此結果為 0[0.8-1.2) 包含 1，因此結果為 1 [1.2- 1.6) [0 1 2 3 4] 中不包含任何數字，因此結果為0 [1.6-2.) [0 1 2 3 4] 中不包含任何數字，因此結果為 0 [2.-2.4) 包含 2，因此結果為 1 [2.4-2.8) 不包含 [0 1 2 3 4] 中的任何數字，因此結果為 0 [2.8-3.2) 包含 3，因此結果為 1 [3.2-3.6) 不包含 [0 1 2 3 4] 中的任何數字，因此結果為 0 [3.6-4.] 包含 4，因此結果為 1  ##

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