Phenquestions
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.
- input_array: Tai yra privalomas argumentas, naudojamas norint apskaičiuoti histogramos duomenų rinkinį.
- šiukšliadėžės: Tai yra pasirinktinis argumentas, kuris gali būti sveikasis skaičius arba sveiko skaičiaus arba eilutės reikšmių rinkinys. Jis naudojamas apibrėžti vienodo pločio konteinerių skaičių. Galima apibrėžti šiukšlių kraštų masyvą, kuris didėja monotoniškai. Taip pat gali būti dešinysis kraštas, kuriame gali būti naudojami nevienodi šiukšlių dėžės plotiai. Naujoje „NumPy“ versijoje šiam argumentui galima naudoti eilutės vertę.
- diapazonas: Tai yra neprivalomas argumentas, naudojamas apibrėžti apatinius ir viršutinius šiukšliadėžių diapazonus. Numatytoji diapazono vertė nustatoma naudojant maks. () ir min. () funkcijos. Pirmasis diapazono elementas turi būti mažesnis arba lygus antram elementui.
- normuota: Tai yra neprivalomas argumentas, naudojamas norint gauti kiekvienoje šiukšliadėžėje esančių pavyzdžių skaičių. Tai gali pateikti klaidingą išvestį, kai šiukšlių dėžė yra nevienoda.
- svoriai: Tai yra neprivalomas argumentas, naudojamas apibrėžti masyvą, kuriame yra svorio vertės.
- tankis: Tai yra neprivalomas argumentas, kuris gali turėti bet kokią loginę reikšmę. Jei šio argumento reikšmė yra „True“, tada kiekvienoje šiukšliadėžėje bus grąžintas pavyzdžių skaičius; priešingu atveju grąžinamos tikimybės tankio funkcijos reikšmės.
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“ bibliotekąimportuoti 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“ bibliotekąimportuoti 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“ masyvąimportuoti 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 bibliotekasimportuoti 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.
