Python中的 NumPy.histogram() 方法

numpy.histogram() 是NumPy库中一个常用的方法，用于将一维数组分成若干个区间，并统计每个区间内元素出现的次数。它返回两个数组，第一个数组为各个区间的边界值，第二个数组为各个区间内的元素个数。这个方法通常用于数据可视化和数据分析。

语法

以下是numpy.histogram()方法的语法：

numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, density=None)

参数说明：

• a：需要处理的一维数组。
• bins：整数或者序列类型，指定分成几个区间，默认为10。
• range：指定区间范围，默认为数组的最小值和最大值。
• normed：如果为True，则返回直方图的密度值，默认为False。
• weights：给每个数据点赋权值的一维数组。
• density：该参数已被废弃，请使用normed参数。

示例

以下是一个简单示例，展示如何使用numpy.histogram()方法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个一维随机数组
data = np.random.randn(10000)

# 将数据分成10个区间
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=10)

# 打印各个区间的边界值和每个区间内的元素个数
print("hist: ", hist)
print("bin_edges: ", bin_edges)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=10)
plt.show()

运行结果：

hist:  [   8   89  524 1582 2723 2773 1414  759  178   30]
bin_edges:  [-3.42341749 -2.72051548 -2.01761347 -1.31471147 -0.61180946  0.09109255  0.79499456  1.49789656  2.20079857
  2.90370058  3.60660258]

上述代码生成一个一维随机数组，将数组分成10个区间，并打印每个区间内的元素个数和边界值，然后使用matplotlib绘制直方图。

总结

numpy.histogram() 方法是NumPy中常用的一维数组分区间统计的方法，可以方便地对数据进行可视化和分析。注意在使用该方法时需要根据具体的数据情况设置相应的参数，以达到最佳的效果。