Duomenų mokslas

„Python NumPy“ histogramos () pamoka

„Python NumPy“ histogramos () pamoka
Histograma yra intervalų susiejimas su dažniais. Jis naudojamas apytiksliai nustatant konkretaus kintamojo tikimybės tankio funkciją. Jis taip pat žinomas kaip juostos grafikas. „Python“ yra daugybė galimybių histogramoms kurti ir braižyti. NumPy pitono biblioteka yra naudinga atliekant mokslines ir matematines operacijas. Viena iš svarbių šios bibliotekos savybių yra histogramos įgyvendinimas naudojant histogramos () funkciją. Ši funkcija naudojama norint sukurti histogramą, kuri grafiškai atspindi duomenų dažnio pasiskirstymą. Histogramoje klasės intervalai vaizduojami šiukšliadėžėmis, kurios atrodo kaip horizontalūs stačiakampiai, o kintamas aukštis - dažniai. Žinios apie „NumPy“ masyvo kūrimą yra būtinos norint suprasti šioje pamokoje pateiktus pavyzdžius.

Sintaksė:

numpy.histograma (įvesties_dabarys, šiukšliadėžės = 10, diapazonas = nėra, normuotas = nėra, svoris = nėra, tankis = nėra)

Šiai funkcijai gali prireikti šešių argumentų, kad būtų grąžinta apskaičiuota duomenų rinkinio histograma. Šių argumentų tikslai paaiškinti toliau.

Ši funkcija gali grąžinti du masyvus. Vienas iš jų yra hist masyvas, kuriame yra histogramos duomenų rinkinys. Kitas yra krašto masyvas, kuriame yra šiukšliadėžės vertės.

1 pavyzdys: atspausdinkite histogramos masyvą

Šis pavyzdys rodo histogramos () naudojimą su vienmatiu masyvu, o dėžių argumentą su eilės reikšmėmis. 5 sveikųjų skaičių masyvas buvo naudojamas kaip įvesties masyvas, o 5 nuoseklių verčių masyvas buvo naudojamas kaip šiukšliadėžės vertė. Histogramos ir šiukšliadėžės masyvo turinys bus išspausdintas kartu kaip išvestis.

# Importuoti „NumPy“ biblioteką
importuoti numerį kaip np
# Skambučių histogramos () funkcija, grąžinanti histogramos duomenis
np_array = np.histograma ([10, 3, 8, 9, 7], šiukšliadėžės = [2, 4, 6, 8, 10])
# Atspausdinkite histogramos išvestį
spausdinti ("Histogramos išvestis yra: \ n", np_array)

Išvestis:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų.

2 pavyzdys: atsispausdinkite histogramą ir šiukšliadėžės matricas

Šis pavyzdys parodo, kaip histogramos masyvą ir šiukšliadėžės masyvą galima sukurti naudojant histogramos () funkciją. Naudojant scenarijaus funkciją organizuoti (), sukurtas „NumPy“ masyvas. Tada histogramos () funkcija paprašė atskirai grąžinti histogramos masyvo ir šiukšliadėžės masyvo reikšmes.

# Importuoti „NumPy“ biblioteką
importuoti numerį kaip np
# Sukurkite „NumPy“ masyvą naudodami „arange“ ()
np_array = np.apelsinas (90)
# Sukurkite histogramos duomenis
hist_array, bin_array = np.histograma (np_raray, šiukšliadėžės = [0, 10, 25, 45, 70, 100])
# Spausdinti histogramos masyvą
spausdinti ("Histogramos masyvo duomenys yra:", hist_array)
# Spausdinti šiukšliadėžės masyvą
spausdinti ("Šiukšliadėžės masyvo duomenys yra:", bin_array)

Išvestis:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų.

3 pavyzdys: išspausdinkite histogramą ir šiukšliadėžių masyvus, atsižvelgdami į tankio argumentą

Šis pavyzdys rodo tankis funkcijos histograma () argumentas, sukuriantis histogramos masyvą. Naudojant arange () funkciją sukuriamas 20 skaičių „NumPy“ masyvas. Pirmoji histogramos () funkcija iškviečiama nustatant tankis vertė į Klaidinga. Antroji histogramos () funkcija iškviečiama nustatant tankis vertė į Tiesa.

# importuoti „NumPy“ masyvą
importuoti numerį kaip np
# Sukurkite 20 nuoseklių skaičių „NumPy“ masyvą
np_array = np.apelsinas (20)
# Apskaičiuokite histogramos duomenis klaidingai
hist_array, bin_array = np.histograma (np_array, tankis = klaidingas)
spausdinti ("Histogramos išvestis nustatant tankį į Netikras: \ n", hist_array)
spausdinti ("Šiukšliadėžės masyvo išvestis: \ n", bin_array)
# Apskaičiuokite histogramos duomenis pagal tikrąjį tankį
hist_array, bin_array = np.histograma (np_raray, tankis = True)
spausdinti ("\ nHistogramos išvestis nustatant tankį į True: \ n", hist_array)
print ("Šiukšliadėžės masyvo išvestis: \ n", bin_array)

Išvestis:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų.

4 pavyzdys: Nubrėžkite juostinę diagramą naudodami histogramos duomenis

Prieš vykdydami šio pavyzdžio scenarijų, turite įdiegti „python“ matplotlib biblioteką, kad nubraižytumėte juostų diagramą. hist_array ir bin_array buvo sukurti naudojant histogramos () funkciją. Šie masyvai buvo naudojami matplotlib bibliotekos juostos () funkcijoje kuriant juostų diagramą.

# importuoti reikalingas bibliotekas
importuoti matplotlib.pyplotas kaip plt
importuoti numerį kaip np
# Sukurkite histogramos duomenų rinkinį
hist_array, bin_array = np.histograma ([4, 10, 3, 13, 8, 9, 7], šiukšliadėžės = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# Nustatykite keletą diagramos konfigūracijų
plt.figūra (figraze = [10, 5])
plt.xlim (min (bin_array), max (bin_array))
plt.tinklelis (ašis = 'y', alfa = 0.75)
plt.xlabel ('krašto vertės', fontsize = 20)
plt.ylabel ('Histogramos vertės', fontsize = 20)
plt.pavadinimas ('Histogramos diagrama', šrifto dydis = 25)
# Sukurkite diagramą
plt.juosta (bin_array [: - 1], hist_array, plotis = 0.5, spalva = 'mėlyna')
# Rodyti diagramą
plt.Rodyti()

Išvestis:

Ši išvestis pasirodys atlikus pirmiau pateiktą scenarijų.

Išvada:

Histogramos () funkcija šioje instrukcijoje buvo paaiškinta naudojant įvairius paprastus pavyzdžius, kurie padės skaitytojams žinoti šios funkcijos naudojimo tikslą ir tinkamai ją pritaikyti scenarijuje.

Kaip užfiksuoti ir perduoti savo žaidimų sesiją sistemoje „Linux“
Anksčiau žaidimai buvo laikomi tik pomėgiu, tačiau laikui bėgant lošimų pramonė labai augo technologijų ir žaidėjų skaičiaus atžvilgiu. Žaidimų audito...
Geriausi žaidimai, kuriuos reikia žaisti naudojant rankos stebėjimą
„Oculus Quest“ neseniai pristatė puikią rankos stebėjimo be valdiklių idėją. „Oculus Quest“ rankų sekimo žaidimai iki šiol buvo ribojami, kai žaidimų ...
Kaip rodyti OSD perdangą viso ekrano „Linux“ programose ir žaidimuose
Žaisdami viso ekrano žaidimus arba naudodamiesi programomis be išsiblaškymo viso ekrano režimu, galite nutraukti nuo susijusios sistemos informacijos,...