np.histogram()函数

np.histogram()函数是numpy库中用于计算直方图的函数，它的语法如下：

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

其中，a表示输入的数据；bins表示直方图的箱子数量；range是一个元组，用于指定数据的范围；normed参数已被弃用，可以用density参数代替；weights是每个数据点的权重；density表示是否将直方图归一化。

函数返回两个值，即直方图的值和直方图的边界。

以下是一个使用np.histogram()函数绘制直方图的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(data, bins=30, range=(-5, 5), density=True)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, range=(-5, 5), density=True)
plt.show()

此例中，我们生成了1000个随机数，然后计算了范围在-5到5之间、共30个箱子的直方图。最后使用Matplotlib库绘制了直方图。

相关问题

np.histogram函数

np.histogram函数是NumPy库中的一个函数，用于计算一维数组的直方图。直方图是对数据分布的统计信息进行可视化的一种方式。

np.histogram函数的语法如下：

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

参数说明：
- `a`：要计算直方图的输入数组。
- `bins`：直方图的柱数，默认为10。
- `range`：要计算直方图的范围，默认为数组的最小值和最大值。
- `normed`：已弃用参数，不建议使用。
- `weights`：用于加权的数组，形状必须与a相同。
- `density`：如果为True，则返回归一化的直方图。

np.histogram函数返回两个值：
- `hist`：数组，包含每个bin的计数。
- `bin_edges`：数组，包含每个bin的边界值。

示例代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 1])
hist, bin_edges = np.histogram(a, bins=2)
print(hist)  # 输出：[1 2]
print(bin_edges)  # 输出：[1.  1.5 2. ]

np.histogram函数返回的hist值为什么达到1000多

我可以回答这个问题。np.histogram函数返回的hist值是一个数组，用于表示数据在不同区间内的频数。如果数据的范围很大，或者区间的数量很多，那么hist值就会很大。因此，如果np.histogram函数返回的hist值达到1000多，可能是因为数据的范围很大，或者区间的数量很多。