data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]; edges = [0, 2, 4, 6, 8, 10]; [counts, centers] = histcounts(data, edges); 解释
时间: 2023-10-08 16:08:23 浏览: 29
这段代码主要是用于对数据进行直方图统计。
- `data` 是一个包含数据的数组。
- `edges` 是一个包含直方图边界的数组,用于划分数据的区间。
- `histcounts()` 函数用于计算每个区间内数据的个数,返回一个包含计数值的数组 `counts` 和一个包含每个区间中心值的数组 `centers`。其中,`counts` 的长度为 `edges` 的长度减一,`centers` 的长度为 `counts` 的长度。
上述代码的具体流程如下:
1. 将 `data` 数组中的数据按照 `edges` 数组中的边界进行划分,得到若干个区间。
2. 统计每个区间内 `data` 数组中的数据个数,并将结果存储到 `counts` 数组中。
3. 计算每个区间的中心值,并将结果存储到 `centers` 数组中。
最终,`counts` 数组中的每个元素表示对应区间内 `data` 数组中的数据个数,`centers` 数组中的每个元素表示对应区间的中心值。
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import numpy as np # 生成一组随机数据 data =[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] # 计算直方图 hist, edges = np.histogram(data, bins=5) # 打印直方图和边界数组 print(hist) print(edges)
你的代码有一些语法错误,可能是因为没有在 data 数组中使用逗号分隔数据。以下是修改后的代码:
```python
import numpy as np
# 生成一组随机数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 计算直方图
hist, edges = np.histogram(data, bins=5)
# 打印直方图和边界数组
print(hist)
print(edges)
```
这段代码会将 data 数组中的数据分成 5 个区间,并计算每个区间内包含的数据个数(即直方图)。打印出来的 hist 数组就是每个区间内包含的数据个数。edges 数组则表示每个区间的边界值。
import numpy as np # 生成一组随机数据 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] hist, edges = np.histogram(data, bins=5) print(hist) print(edges)输出结果
输出结果应该是:
[2 2 2 2 2]
[ 1. 2.8 4.6 6.4 8.2 10. ]
其中,hist是每个区间内的数据个数,edges是每个区间的边界值。这里将数据分成了5个区间,每个区间的大小为2。第一个区间的边界值是1,第二个区间的边界值是2.8(即1+1.8),以此类推,最后一个区间的边界值是10。