Numpy API 分析
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:
垃圾箱
| ##包含數字
#########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 |
| ##[2.4-2.8)|
#N/A |
##0 |
##[2.8-3.2) |
3 |
##1
|
##[3.2-3.6) |
##0 |
| ##[3.6-4.]|
##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 [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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