关于python：numpy.histogram()如何工作？

How does numpy.histogram() work?

在阅读numpy时，我遇到了函数numpy.histogram()。

它是做什么用的，它是如何工作的？在文档中，他们提到了垃圾箱：它们是什么？

一些谷歌搜索使我大致了解直方图的定义。我明白了。但不幸的是，我无法将这些知识与文档中给出的示例联系起来。

bin是一个范围，代表直方图的单个条形沿X轴的宽度。您也可以将其称为间隔。 (维基百科更正式地将它们定义为"不相交的类别"。)

Numpy histogram函数不会绘制直方图，但会计算落入每个容器中的输入数据的出现次数，这反过来确定每个容器的面积(如果容器的宽度不相等，则不一定是高度)酒吧。

在此示例中：

1	np.histogram([1, 2, 1], bins=[0, 1, 2, 3])

共有3个档位，其值分别从0到1(不包括1)，1到2(不包括2)和2到3(包括3)。在本示例中，如果Numpy通过给出定界符列表([0, 1, 2, 3])来定义这些bin，尽管它还会返回结果中的bin，因为如果未指定，则可以从输入中自动选择它们。例如，如果bins=5，它将在最小输入值和最大输入值之间使用等宽分布的5个bin。

输入值为1、2和1。因此，仓" 1至2"包含两次出现(两个1值)，仓" 2至3"包含一次出现(2)。这些结果在返回的元组的第一项中：array([0, 2, 1])。

由于此处的垃圾箱宽度相等，因此您可以使用出现次数来表示每个条形的高度。绘制时，您将具有：

X轴上范围/ bin [0,1]的高度为0的条，
范围/箱[1,2]的高度为2的条，
范围/箱[2,3]的高度为1的条。

您可以直接使用Matplotlib绘制此图(其hist函数还返回垃圾箱和值)：

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>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.hist([1, 2, 1], bins=[0, 1, 2, 3])
(array([0, 2, 1]), array([0, 1, 2, 3]), )
>>> plt.show()

enter image description here

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1 2	import numpy as np hist, bin_edges = np.histogram([1, 1, 2, 2, 2, 2, 3], bins = range(5))

下面的hist表示纸槽＃0中有0个物料，纸槽＃1中有2个物料，纸槽＃3中有4个物料，纸槽＃4中有1个物料。

1 2	print(hist) # array([0, 2, 4, 1])

bin_edges表示bin＃0是间隔[0,1)，bin＃1是[1,2)，...，
bin＃3是[3,4)。

1 2	print (bin_edges) # array([0, 1, 2, 3, 4]))

播放上面的代码，将输入更改为np.histogram，然后查看其工作原理。

但是一张图片值得一千个字：

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import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(bin_edges[:-1], hist, width = 1)
plt.xlim(min(bin_edges), max(bin_edges))
plt.show()

enter image description here