如果 bins 是一个序列,它定义了 bin 边,包括最右边的边,允许不均匀的 bin 宽度。 如果箱子是下面列表中的一个字符串,histogram_bin_edges将使用选择的方法来计算最佳 bin 宽度,从而计算 bin 的数量(参见注意有关估计器的更多详细信息)来自位于请求范围内的数据。虽然 bin 宽度对于范围内的实际数据是最佳的,
有两个输出numpy.histogram:hist:直方图的值 bin_edges:返回 bin 边缘(length(hist)+1) 两者都是向量,但在下面的示例中,第二个向量的长度为 101,比第一个向量(长度为 100)高 1:import numpy as np from numpy.random import rand, randn n = 100 # number of bins X = randn(n)*.1 a,bins1 = ...
linspace(0, 1, 11)) # 生成10个等频的分箱区间 hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=bin_edges) # 计算直方图 # 绘制直方图 plt.bar(bin_edges[:-1], hist, width=np.diff(bin_edges), align='edge') # 绘制直方图 plt.xlabel('数据值') plt.ylabel('频数') plt.title('等频分箱...
numpy.histogram返回两个数组: hist:直方图的频数。 bin_edges:直方图的区间边界。 应用场景: numpy.histogram可以用于数据分析、数据可视化、图像处理等领域。例如,可以使用numpy.histogram来分析一组数据的分布情况,并绘制直方图来展示数据的频数分布。 推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云对象存储(COS):用于存储和管理大规模的...
NumPy的histogram()函数可用于计算直方图,其基本格式如下。 hist,bin_edges=np.histogram(src,bins,range) 参数说明如下。 hist返回的直方图。 bin_edges为返回的灰度级分组数量边界值。 src为原图转换成的一维数组。 bins为灰度级分组数量。 range为像素值范围。
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中histogram_bin_edges方法的使用。 原文地址:Python numpy.histogram_bin_edges函数方法的使用...
如果bins 是一个 int,它定义给定范围内的 equal-width bins 的数量(默认为 10)。如果 bins 是一个序列,它定义了一个单调递增的 bin 边数组,包括最右边的边,允许不均匀的 bin 宽度。 如果箱子是一个字符串,它定义了用于计算最佳 bin 宽度的方法,定义为numpy.histogram_bin_edges. ...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中histogram_bin_edges方法的使用。 原文地址:Python numpy.histogram_bin_edges函数方法的使用 ...
binsint 或标量序列或 str, 可选 如果bins是一个整数,则它定义了给定范围内等宽箱的数量(默认为 10)。如果bins是一个序列,则它定义了箱边缘,包括右边的边缘,允许非均匀的箱宽。 如果bins是下面列表中的字符串之一, histogram_bin_edges将利用所选的方法来计算最佳箱宽,从而计算出难以掉落在所要求范围内的数据...
现在,我们可以使用NumPy的histogram函数来计算直方图。该函数将返回两个数组:bin_edges和bin_counts。bin_edges表示每个bin的边界,而bin_counts表示每个bin中的元素数量: bin_edges, bin_counts = np.histogram(data, bins=30) 在这里,我们将bins参数设置为30,这意味着我们将数据分为30个bin。你可以根据需要调整这...