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. ]