用np.histogram()写一个测试用例并输出结果

好的，下面是一个使用np.histogram()函数的测试用例：

import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randn(1000)

# 使用np.histogram()函数计算直方图
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=10)

# 输出结果
print("Histogram: ", hist)
print("Bin Edges: ", bin_edges)

这个测试用例生成了1000个随机数，然后使用np.histogram()函数将这些随机数划分到10个不同的区间中，并计算每个区间中有多少个随机数。最后，我们打印出计算出来的直方图和区间边界的数组。

输出结果可能会因为随机数的不同而有所不同，但是一般情况下，你应该会看到类似下面的结果：

Histogram:  [  5  19  72 177 294 252 116  51  12   2]
Bin Edges:  [-3.41789025 -2.73171357 -2.0455369  -1.35936022 -0.67318355  0.01299312
  0.69916979  1.38534647  2.07152314  2.75769982  3.44387649]

这个结果告诉我们，有5个随机数落在第一个区间内，19个随机数落在第二个区间内，以此类推。同时，我们还可以看到每个区间的边界。

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用np.histogram()写一个测试用例

下面是使用np.histogram()函数编写的一个简单的测试用例：

import numpy as np

# 创建一些随机数据
data = np.random.randint(0, 10, size=100)

# 计算数据的直方图
hist, edges = np.histogram(data, bins=10)

# 打印直方图和边界
print("Histogram:\n", hist)
print("Edges:\n", edges)

这个测试用例使用np.random.randint()函数生成一个包含100个随机整数的NumPy数组。然后，使用np.histogram()函数计算数据的直方图，并将结果打印出来。