numpy.histogram

numpy.histogram函数是用于计算数组的直方图的函数。它将给定的数组拆分为一些相等的间隔（bins），并计算每个区间中的元素数量。该函数返回两个数组，一个是直方图的值，另一个是每个区间的边界。

函数签名如下：

numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, density=None)

参数解释：
- `a`：输入的数组。
- `bins`：用于拆分数组的间隔个数，默认为10。
- `range`：指定数组的值范围，如果不指定，则使用最小值和最大值作为范围。
- `normed`：是否对直方图进行归一化，默认为False。
- `weights`：可选参数，用于指定元素的权重。
- `density`：是否对直方图进行密度估计，默认为False。

示例用法：

import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.randint(0, 100, size=100)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(data, bins=10, range=(0, 100))

print(hist)  # 直方图的值
print(bins)  # 直方图的边界

输出结果如下：

[10  7 12 14  9 11 10  9  6 12]
[ 0. 10. 20. 30. 40. 50. 60. 70. 80. 90. 100.]

这表示数据在0-10之间有10个元素，10-20之间有7个元素，依此类推。边界数组表示了直方图的每个区间的起始和结束值。