python从hist中查找最小的非0数据idx
时间: 2024-03-27 14:40:47 浏览: 24
可以使用numpy库中的histogram函数来计算直方图。具体地,可以使用以下代码来查找最小的非0数据的索引:
```python
import numpy as np
# 生成一些随机数据
data = np.random.normal(size=1000)
# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(data, bins=10)
# 查找最小的非0数据的索引
nonzero_idx = np.nonzero(hist)[0]
min_nonzero_idx = nonzero_idx[np.argmin(hist[nonzero_idx])]
print(min_nonzero_idx)
```
在这个示例中,我们首先生成一些随机数据,然后使用numpy的histogram函数计算直方图。然后,使用numpy的nonzero函数找到所有非零数据的索引,然后使用numpy的argmin函数在这些非零数据中查找最小值对应的索引即可得到最小的非0数据的索引。
相关问题
python从hist中查找最小的非0数据
可以使用numpy库中的histogram函数来计算直方图。具体地,可以使用以下代码来查找最小的非0数据:
```python
import numpy as np
# 生成一些随机数据
data = np.random.normal(size=1000)
# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(data, bins=10)
# 查找最小的非0数据
min_nonzero = np.min(hist[np.nonzero(hist)])
print(min_nonzero)
```
在这个示例中,我们首先生成一些随机数据,然后使用numpy的histogram函数计算直方图。然后,使用numpy的nonzero函数找到所有非零数据的索引,然后取最小值即可得到最小的非0数据。
Python数据分析hist方法中normal所代表意思
在 Python 数据分析中,hist() 方法中的 `normed` 参数现已被弃用,应该使用 `density` 参数代替。`density` 参数用于将直方图的纵轴进行标准化,使得直方图的面积等于1。这种标准化方式又称为归一化,它是为了方便不同数据集之间的比较而引入的。当 `density=True` 时,直方图的 y 轴坐标表示数据的概率密度。而当 `density=False` 时,y 轴表示的是数据点的个数。因此,`density` 参数的作用是控制横轴和纵轴的比例关系,使得直方图更容易被解释和比较。
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