Phenquestions
Синтаксис:
нумпі.гістограма (масив вводу, bins = 10, діапазон = None, normed = None, ваги = None, щільність = None)Ця функція може приймати шість аргументів для повернення обчисленої гістограми набору даних. Цілі цих аргументів пояснюються нижче.
- input_array: Це обов’язковий аргумент, який використовується для обчислення набору даних гістограми.
- кошики: Це необов’язковий аргумент, який може приймати ціле число або набір цілих чи рядкових значень. Він використовується для визначення кількості бункерів однакової ширини. Можна визначити масив ребер контейнера, який монотонно збільшується. Він може включати крайній правий край, який може використовувати неоднорідну ширину кошика. У новій версії NumPy для цього аргументу можна використовувати значення рядка.
- асортимент: Це необов’язковий аргумент, який використовується для визначення нижнього верхнього діапазону контейнерів. Значення діапазону за замовчуванням встановлюється за допомогою макс. () і хв() функції. Перший елемент діапазону повинен бути меншим або рівним другому елементу.
- нормований: Це необов’язковий аргумент, який використовується для отримання кількості зразків у кожному контейнері. Це може повернути помилковий вивід для нерівномірної ширини кошика.
- ваги: Це необов’язковий аргумент, який використовується для визначення масиву, що містить значення ваги.
- щільність: Це необов’язковий аргумент, який може приймати будь-яке логічне значення. Якщо значення цього аргументу має значення True, тоді буде повернуто кількість зразків у кожному контейнері; інакше значення функції щільності ймовірності будуть повернуті.
Ця функція може повертати два масиви. Одним із них є масив hist, який містить набір даних гістограми. Іншим є масив ребер, що містить значення біна.
Приклад 1: Друк масиву гістограми
У наступному прикладі показано використання функції гістограми () з одновимірним масивом та аргументу bins із послідовними значеннями. Як вхідний масив був використаний масив з 5 цілих чисел, а як значення бінів - масив із 5 послідовних значень. Зміст масиву гістограми та масиву bin друкуються разом як вихідні дані.
# Імпортувати бібліотеку NumPyімпортувати numpy як np
# Виклик функції гістограми (), яка повертає дані гістограми
np_array = np.гістограма ([10, 3, 8, 9, 7], бункери = [2, 4, 6, 8, 10])
# Надрукуйте висновок гістограми
print ("Висновок гістограми: \ n", np_array)
Вихід:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад 2: Друк гістограми та масивів смітника
Наступний приклад показує, як можна створити масив гістограми та масив bin за допомогою функції histogram (). Масив NumPy був створений за допомогою функції sort () у сценарії. Далі функція histogram () викликала повернення значень масиву гістограми та масиву bin окремо.
# Імпортувати бібліотеку NumPyімпортувати numpy як np
# Створення масиву NumPy за допомогою arange ()
np_array = np.апельсин (90)
# Створіть дані гістограми
hist_array, bin_array = np.гістограма (np_array, bins = [0, 10, 25, 45, 70, 100])
# Друк масиву гістограми
print ("Дані масиву гістограми:", hist_array)
# Вивести масив кошика
print ("Дані масиву bin:", bin_array)
Вихід:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад 3: Друк гістограми та масивів смітника на основі аргументу щільності
Наступний приклад показує використання щільність аргумент функції histogram () для створення масиву гістограми. Масив NumPy з 20 чисел створюється за допомогою функції arange (). Перша функція гістограми () викликається шляхом встановлення щільність значення до помилковий. Друга функція гістограми () викликається шляхом встановлення щільність значення до Правда.
# імпорт масиву NumPyімпортувати numpy як np
# Створіть масив NumPy з 20 послідовних чисел
np_array = np.апельсин (20)
# Обчисліть дані гістограми з хибною щільністю
hist_array, bin_array = np.гістограма (np_array, щільність = False)
print ("Вивід гістограми, встановивши щільність False: \ n", hist_array)
print ("Виведення масиву bin: \ n", bin_array)
# Обчисліть дані гістограми з справжньою щільністю
hist_array, bin_array = np.гістограма (np_array, щільність = True)
print ("\ nВивід гістограми, встановивши щільність True: \ n", hist_array)
print ("Виведення масиву bin: \ n", bin_array)
Вихід:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Приклад 4: Накресліть гістограму, використовуючи дані гістограми
Вам потрібно встановити бібліотеку matplotlib python, щоб намалювати гістограму перед виконанням сценарію цього прикладу. hist_array і bin_array були створені за допомогою функції histogram (). Ці масиви використовувались у функції bar () бібліотеки matplotlib для створення гістограми.
# імпортувати необхідні бібліотекиімпортувати matplotlib.pyplot як plt
імпортувати numpy як np
# Створіть набір даних гістограми
hist_array, bin_array = np.гістограма ([4, 10, 3, 13, 8, 9, 7], бункери = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# Встановіть деякі конфігурації для діаграми
plt.фігура (розмір = [10, 5])
plt.xlim (min (bin_array), max (bin_array))
plt.сітка (вісь = 'y', альфа = 0.75)
plt.xlabel ('Значення краю', розмір шрифту = 20)
plt.ylabel ('Значення гістограми', розмір шрифту = 20)
plt.title ('Діаграма гістограми', fontsize = 25)
# Створіть діаграму
plt.бар (bin_array [: - 1], hist_array, width = 0.5, колір = 'синій')
# Відобразіть діаграму
plt.показати ()
Вихід:
Наступний результат з’явиться після виконання вищевказаного сценарію.
Висновок:
Функція histogram () пояснена в цьому посібнику на різних простих прикладах, які допоможуть читачам зрозуміти мету використання цієї функції та застосувати її належним чином у сценарії.
