Numpy-API-Analyse

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Freigeben: 2017-06-30 09:22:32
Original
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Histogramm

 

>>> 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:

  • Variable a ist [0 1 2 3 4]
  • Nach dem Aufrufhistogramm wird die Gesamtzahl jeder Zahl in a= [0 1 2 3 4] entsprechend den einzelnen Bins berechnet (阈值) , Zum Beispiel:

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

 

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