np.histogram的参数是什么意思

np.histogram是numpy库中的一个函数，用于计算一组数据的直方图。它的参数包括待处理的数据、直方图的分组数量、数据的取值范围等。具体来说，第一个参数是待处理的数据，第二个参数是直方图的分组数量，第三个参数是数据的取值范围。

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np.histogram是什么意思

`np.histogram` 是 Numpy 库中的函数，用于计算一组数据在给定的 bin（箱子）中的频率分布。

`np.histogram` 的输入有两个参数：`x` 和 `bins`，其中 `x` 是待计算的一组数据，`bins` 是用于计算分布的 bin 的个数或者 bin 的边界。`np.histogram` 的输出有两个返回值：`hist` 和 `bin_edges`，其中 `hist` 是每个 bin 中数据的频数，`bin_edges` 是每个 bin 的边界值。

举个例子，如果有一个一维数组 `x`，现在我们想要计算它的频率分布，使用 10 个 bin 计算，可以这样实现：

import numpy as np

x = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
hist, bin_edges = np.histogram(x, bins=10)
print(hist)
# 输出：[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
print(bin_edges)
# 输出：[ 2.   2.9  3.8  4.7  5.6  6.5  7.4  8.3  9.2 10. ]

可以看到，`hist` 的每个元素表示对应 bin 中数据的频数，`bin_edges` 的每个元素表示对应 bin 的边界值。

np.histogram

np.histogram是numpy库中的一个函数，用于计算并返回一组数据的直方图，也可以用于绘制直方图。直方图是一种图形展示方式，用于描述数据的分布情况，其横轴表示数值范围，纵轴表示该数值范围内的数量或频率。np.histogram函数将数据分成一定数量的小区间（或称为bins），并统计每个小区间内数据的数量或频率。

函数语法为：numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, density=None)

其中，参数a表示输入的数据；bins表示分割成多少个小区间；range是一个二元组，表示数据的范围，如果没有指定，则默认为a的最小值和最大值之间；normed和density都表示是否对结果进行归一化处理，前者已弃用，建议使用后者；weights表示每个数据点的权重。

如果只想绘制直方图而不需要返回数据，则可以使用matplotlib库中的plt.hist()函数。