使用NumPy计算nums针对bins的直方图

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在Python中，创建直方图可以使用numpy、matplotlib和seaborn库。在NumPy中，我们有名为histogram()的函数来处理直方图数据。histogram()函数的输入参数是nums和bins。nums用于创建数值数据。

在继续示例之前，让我们首先了解什么是直方图。

什么是直方图

直方图是数据集分布的图形表示。它以一系列条形图的形式表示数据，其中每个条形图代表数据值的范围，条形图的高度代表在该范围内定义的数据值的频率。

它们主要用于表示数值数据的分布，例如班级成绩、人口分布或员工收入分布等。

使用Python中的NumPy计算直方图

在直方图中，x轴表示数据值的范围，分为若干区间；y轴表示每个区间内数据值的频率。通过将每个区间的频率除以总数据值，可以对直方图进行归一化处理，得到相对频率直方图，其中y轴表示每个区间的数值。

语法

以下是为给定数据范围和nums创建直方图的语法。

numpy.histogram(nums, bins, range, normed, weights, density)

其中：

• nums是输入数值数据。

• bins是图表中表示数据的条形图数量。

• range定义直方图中的值范围。

• normed支持density参数。

• weights是可选参数，为每个数据值加权。

• Density参数用于将直方图数据归一化以形成概率密度。

示例

在下面的示例中，我们通过定义nums和直方图中需要的bins数量来创建学生的成绩。histogram()函数通过将nums和bins作为输入参数来生成直方图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
nums = np.random.normal(50,20,size = 50)
hist = np.histogram(nums)
print("The histogram of the given data:",hist)
plt.hist(hist)
plt.show()

输出

以下是使用nums针对bins的histogram()函数的输出。

The histogram of the given data: (array([ 1,  0,  0,  6,  7,  9,  8, 12,  4,  3]), array([-11.52097959,  -1.64606252,   8.22885455,  18.10377162,
        27.97868869,  37.85360576,  47.72852282,  57.60343989,
        67.47835696,  77.35327403,  87.2281911 ]))

示例

让我们看另一个示例来了解使用nums针对bins的histogram()的工作原理。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
nums = np.random.normal(200,20,size = 100)
hist = np.histogram(nums)
print("The histogram of the given data:",hist)
plt.hist(hist)
plt.show()

输出

以下是使用nums针对bins的histogram()函数的输出。

The histogram of the given data: (array([ 2,  1,  8, 17, 18, 24, 13, 11,  3,  3]), array([146.40363927, 156.62124167, 166.83884407, 177.05644647,
       187.27404887, 197.49165127, 207.70925367, 217.92685607,
       228.14445847, 238.36206086, 248.57966326]))

示例

让我们看另一个示例来使用numpy库的histogram()函数处理nums针对bins的数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
nums = np.random.normal(400,30,size = 30)
hist = np.histogram(nums)
print("The histogram of the given data:",hist)
plt.hist(hist)
plt.show()

输出

以下是使用nums针对bins的histogram()函数的输出。

The histogram of the given data: (array([2, 1, 3, 5, 5, 4, 6, 0, 2, 2]), array([340.28832063, 352.48676341, 364.68520618, 376.88364896,
       389.08209174, 401.28053451, 413.47897729, 425.67742007,
       437.87586284, 450.07430562, 462.2727484 ]))