>>> a = numpy.arange(5)
>>> hist, bin_edges = numpy.histogram(a,density=False)
>>> 히스트, bin_edges
(배열([1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1], dtype=int64), 배열([ 0. , 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2. , 2.4 , 2.8, 3.2, 3.6, 4. ]))
분석:
bins |
숫자 포함 |
결과 |
[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)에는 0이 포함되어 있으므로 결과는 1입니다.
[0.4-0.8)은 [0 1 2 3 4]에 숫자를 포함하지 않으므로 결과는 0
[0.8-1.2)에 1이 포함되므로 결과는 1
[1.2-1.6)에 숫자가 포함되지 않습니다. [0 1 2 3 4]이므로 결과는 0
[1.6-2.)이 [0 1 2 3 4]에 숫자를 포함하지 않으므로 결과는 0입니다.
[2.-2.4)에는 2가 포함되어 있으므로 결과는 1입니다.
[2.4-2.8)은 [0 1 2 3 4]에 숫자를 포함하지 않으므로 결과는 0입니다.
[2.8-3.2)에는 3이 포함되어 있으므로 결과는 1입니다.
[3.2-3.6)은 [0 1 2 3 4]에 숫자를 포함하지 않으므로 결과는 0입니다.
[3.6-4.]에는 4가 포함되어 있으므로 결과는 1입니다.
위 내용은 Numpy API 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!