NumPy 计算nums相对于bins的直方图

在Python中，我们可以使用NumPy、Matplotlib和Seaborn库来创建直方图。在NumPy中，我们有一个名为 histogram() 的函数来处理直方图数据。该函数的输入参数是nums和bins。nums用于创建数值数据。

在继续示例之前，首先让我们了解一下什么是直方图。

什么是直方图

直方图是数据集分布的图形表示。它以一系列的条形图的形式表示数据，其中每个条形图代表数据值范围，并且条形图的高度代表定义在该范围内的数据值的频率。

它们主要用于表示数值数据的分布，如班级的成绩分布、人口分布或员工收入分布等。

使用Python中的NumPy计算直方图

在直方图中，x轴表示数据值的范围，被分成间隔，y轴表示每个bin中数据值范围的频率。直方图可以通过将每个bin的频率除以总数据值来进行归一化，从而得到相对频率直方图，其中y轴表示每个bin的数据值。

语法

以下是使用nums创建给定数据范围的直方图的语法。

numpy.histogram(nums, bins, range, normed, weights, density)

其中，

nums 是输入的数字数据。
bins 是用于表示数据的直方图中的柱的数量。
range 定义了直方图中的值的范围。
normed 是对密度参数的偏好。
weights 是可选参数，用于给每个数据值加权。
Density 是将直方图数据归一化形成概率密度的参数。

示例

在下面的示例中，我们通过定义nums和需要在直方图中有多少个bins来创建学生的分数。使用 histogram（） 函数通过传递nums和bins作为输入参数来生成直方图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
nums = np.random.normal(50,20,size = 50)
hist = np.histogram(nums)
print("The histogram of the given data:",hist)
plt.hist(hist)
plt.show()

输出

以下是使用nums对bins执行histogram()函数的输出结果。

The histogram of the given data: (array([ 1,  0,  0,  6,  7,  9,  8, 12,  4,  3]), array([-11.52097959,  -1.64606252,   8.22885455,  18.10377162,
        27.97868869,  37.85360576,  47.72852282,  57.60343989,
        67.47835696,  77.35327403,  87.2281911 ]))

NumPy 计算nums相对于bins的直方图

示例

让我们看一个示例，以了解直方图()对nums与bins的工作方式。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
nums = np.random.normal(200,20,size = 100)
hist = np.histogram(nums)
print("The histogram of the given data:",hist)
plt.hist(hist)
plt.show()

输出

下面是使用nums和bins调用histogram()函数的输出结果。

The histogram of the given data: (array([ 2,  1,  8, 17, 18, 24, 13, 11,  3,  3]), array([146.40363927, 156.62124167, 166.83884407, 177.05644647,
       187.27404887, 197.49165127, 207.70925367, 217.92685607,
       228.14445847, 238.36206086, 248.57966326]))

NumPy 计算nums相对于bins的直方图

示例

让我们看另一个例子，使用numpy库的histogram()函数以nums对抗bins。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
nums = np.random.normal(400,30,size = 30)
hist = np.histogram(nums)
print("The histogram of the given data:",hist)
plt.hist(hist)
plt.show()

输出

以下是使用nums和bins参数调用histogram()函数的输出。

The histogram of the given data: (array([2, 1, 3, 5, 5, 4, 6, 0, 2, 2]), array([340.28832063, 352.48676341, 364.68520618, 376.88364896,
       389.08209174, 401.28053451, 413.47897729, 425.67742007,
       437.87586284, 450.07430562, 462.2727484 ]))

NumPy 计算nums相对于bins的直方图