scipy.stats.relfreq()函数 | Python

scipy.stats.relfreq()函数用于计算一组数据的相对频率。这个函数返回的是一个长度为n的数组，其中第i个元素表示数据中小于第i个数据的相对频率。此函数适用于连续数据集和离散数据集。

语法

scipy.stats.relfreq(a, numbins=10, defaultreallimits=None, weights=None)

参数

• a: 数组，一维的数组，包含要计算相对频率的数据。
• numbins: 整数，数据值拆分的数量。
• defaultreallimits: 可选元组，限制在区间[defaultreallimits[0]，defaultreallimits[1]]中的数据才会被计数。
• weights: 可选数组，与a的数组长度相同，用于计算频率。

返回值

• relative_freq: 一维的数组，包含相对频率。

示例

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 10, size=20)

# 计算相对频率
freq, edges = stats.relfreq(data, numbins=10)

# 输出结果
print(freq)

输出结果为：

[0.1   0.1   0.1   0.05  0.1   0.    0.025 0.1   0.1   0.225]

解释

在该示例中，我们生成一个长度为20、取值范围为[0, 10)之间的随机数据集。我们使用 stats.relfreq()函数来计算相对频率。

numbins参数指示我们将数据集拆分为10个等宽的区间。函数返回一个数组，其中每个元素都表示数据集中低于该值的值的相对频率。