Numpy API 分析
ヒストグラム
>>> a = numpy.arange(5)
>>>ヒスト、bin_edges = numpy.histogram(a,density=False)
>>>ヒスト、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。]))
分析:
- 変数 a は [0 1 2 3 4]
- 呼び出しヒストグラムの後、各ビン(阈值)に従って、a= [0 1 2 3 4]の各数値の合計カウントを計算します。例:
ゴミ箱 |
番号が含まれています |
結果 |
[0.-0.4) |
0 |
1 |
[0.4-0.8) |
該当なし |
0 |
[0.8-1.2) |
1 |
1 |
[1.2-1.6) |
該当なし |
0 |
[1.6-2.) |
該当なし |
0 |
[2.-2.4) |
2 |
1 |
[2.4-2.8) |
該当なし |
0 |
[2.8-3.2) |
3 |
1 |
[3.2-3.6) |
該当なし |
0 |
[3.6-4.] |
4 |
1 |
[0.-0.4) には 0 が含まれるため、結果は 1 になります
[0.4-0.8) には [0 1 2 3 4] に数値が含まれていないため、結果は 0 になります
[0.8-1.2) には 1 が含まれているため、結果は 1 になります
[1.2-1.6) には数値が含まれていません[0 1 2 3 4]、結果は 0 です
[1.6-2.) には [0 1 2 3 4] に数値が含まれていないため、結果は 0 です
[2.-2.4) には 2 が含まれるため、結果は 1 になります
[2.4-2.8) [0 1 2 3 4] には数値が含まれていないため、結果は 0 になります
[2.8-3.2) には 3 が含まれるため、結果は 1 になります
[3.2-3.6) [0 1 2 3 4] には数値が含まれていないため、結果は 0 になります
[3.6-4.]には 4 が含まれるため、結果は 1 になります
以上がNumpy API 分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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