Numpy使用无限范围的bins

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy库中的histogram函数来创建带有无限范围的bins。Bins是数据分析时用来划分数据范围的一种方法，它可以让我们更好地理解数据的分布情况。在Numpy中，我们可以使用histogram函数来创建bins并计算数据在各个bins中的分布情况。

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创建有限范围的bins

首先，我们来看一下如何创建有限范围的bins。在Numpy中，我们可以使用histogram函数来创建bins。该函数有两个输入参数，第一个参数是需要分析的数据，第二个参数是我们要使用的bins。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

data = np.random.rand(1000)
bins = np.linspace(0, 1, 11)

hist, bins = np.histogram(data, bins=bins)

print(hist)
print(bins)

在这个例子中，我们创建了一个长度为1000的随机数数组。我们将这个数组传递给histogram函数作为第一个参数。第二个参数是bins，我们使用linspace函数创建了一个从0到1的等差数列，将其分成了11个部分，用于划分数据范围。

运行后，我们可以看到输出的结果：

[ 97  95  95 101  92  99  96  94 109 122]
[0.  0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. ]

输出结果中，hist表示数据在划分后的每个bin中出现的次数，bins表示每个bin的范围。

接下来，我们来看一下如何创建无限范围的bins。在Numpy中，我们可以使用一个特殊的参数来表示无限范围，这个参数就是numpy.inf。

下面是一个例子：

data = np.random.rand(1000)
bins = np.array([0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 1, np.inf])

hist, bins = np.histogram(data, bins=bins)

print(hist)
print(bins)

在这个例子中，我们定义了一个bins数组，这个数组包含了一些已知的划分点，以及一个numpy.inf表示最后一个bin的范围为[1, inf]，即不限制上限。运行后，我们可以看到输出的结果：

[ 99 127 174 169 122 309]
[ 0.   0.1  0.3  0.5  0.7  1.   inf]

从输出结果中，我们可以看到数据被划分成了5个区间，最后一个区间的范围为[1, inf]，hist数组中分别对应着每个区间中数据出现的次数。

需要注意的是，在创建无限范围的bins时，我们需要将inf放在最后一个元素的位置上，这样才能保证数据被正确划分。

在本文中，我们介绍了如何在Numpy中使用histogram函数创建带有无限范围的bins。通过使用numpy.inf这个特殊的参数，我们可以很容易地创建出最后一个bin范围无限的分布情况。无限范围的bins可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，有助于我们进行更深入的数据分析。