>>> a = numpy.arange(5)
>>> hist, bin_edges = numpy.histogram(a,density=False)
>>> hist, bin_edges
(array([1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1], dtype=int64), array([ 0. , 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2. , 2.4, 2.8, 3.2, 3.6, 4. ]))
Analyse:
Behälter |
Enthält Nummer |
Ergebnis |
[0.-0.4) |
0 |
1 |
[0,4-0,8) |
N/A |
0 |
[0,8-1,2) |
1 |
1 |
[1.2-1.6) |
N/A |
0 |
[1.6-2.) |
N/A |
0 |
[2.-2.4) |
2 |
1 |
[2.4-2.8) |
N/A |
0 |
[2.8-3.2) |
3 |
1 |
[3.2-3.6) |
N/A |
0 |
[3.6-4.] |
4 |
1 |
[0.-0.4) enthält 0, also ist das Ergebnis 1
[0.4-0.8) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], also ist das Ergebnis 0
[0.8-1.2) enthält 1, also ist das Ergebnis 1
[1.2- 1.6) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], daher ist das Ergebnis 0
[1.6-2.) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], daher ist das Ergebnis 0
[2.-2.4) enthält 2, also ist das Ergebnis 1
[2.4-2.8) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], daher ist das Ergebnis 0
[2.8-3.2) enthält 3, also ist das Ergebnis 1
[3.2-3.6) enthält keine Zahl in [0 1 2 3 4], daher ist das Ergebnis 0
[3.6-4.] enthält 4, also ist das Ergebnis 1
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNumpy-API-Analyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!