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Numpy API 分析

Jun 30, 2017 am 09:22 AM
analysis api numpy

直方圖

 

>>>> a = numpy.arange(5)

>>>> hist, bin_edges = numpy.histogram(a,密度=False)

>>>>歷史,bin_edges

(陣列([1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1], dtype=int64), 陣列([ 0., 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2.、2.4、2.8、3.2、3.6、4.]))

 

######分析:

    變數a是[0 1 2 3 4]
  • 呼叫histogram後,會根據每個bin計算a= [0 1 2 3 4]中每個數字的總數(閾值) ,例如:
##包含數字0##10##[2.-2.4)2##[2.4-2.8)#N/A##[3.6-4.]4
垃圾箱

#########結果########

##[0.-0.4)

##1

##[0.4-0.8)

#N/A

##0

##[0.8-1.2)

1

##[1.2-1.6)

#N/A

#

##[1.6-2.)

#N/A

##0

##1

#N/A

##0

##[2.8-3.2)

3

##1

##[3.2-3.6)

##0

##1

##[0.-0.4) 包含 0,因此結果為 1

[0.4-0.8) 不包含 [0 1 2 3 4] 中的任何數字,因此結果為 0[0.8-1.2) 包含 1,因此結果為 1
[1.2- 1.6) [0 1 2 3 4] 中不包含任何數字,因此結果為0
[1.6-2.) [0 1 2 3 4] 中不包含任何數字,因此結果為 0

[2.-2.4) 包含 2,因此結果為 1

[2.4-2.8) 不包含 [0 1 2 3 4] 中的任何數字,因此結果為 0

[2.8-3.2) 包含 3,因此結果為 1

[3.2-3.6) 不包含 [0 1 2 3 4] 中的任何數字,因此結果為 0

[3.6-4.] 包含 4,因此結果為 1

 ##

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