Samouczek histogramu Python Numpy

Histogram to mapowanie interwałów na częstotliwości. Służy do przybliżenia funkcji gęstości prawdopodobieństwa konkretnej zmiennej. Jest również znany jako wykres słupkowy. W Python dostępnych jest wiele opcji do budowania i wykreślania histogramów. Numpy Library of Python jest przydatny do operacji naukowych i matematycznych. Jedną z ważnych funkcji tej biblioteki jest wdrożenie histogramu za pomocą funkcji histogram (). Ta funkcja służy do utworzenia histogramu reprezentującego graficzny rozkład częstotliwości danych. W histogramie interwały klasy są reprezentowane przez pojemniki, które wyglądają jak poziome prostokąty, a zmienna wysokość reprezentuje częstotliwości. Znajomość tworzenia tablicy Numpy jest niezbędna do zrozumienia przykładów pokazanych w tym samouczku.

Składnia:

Numpy.histogram (Input_Array, pojemniki = 10, zakres = brak, normed = brak, wagi = brak, gęstość = brak)

Ta funkcja może wziąć sześć argumentów w celu zwrócenia obliczonego histogramu zestawu danych. Cele tych argumentów są wyjaśnione poniżej.

• Input_Array: Jest to obowiązkowy argument, który służy do obliczenia zestawu danych histogramu.
• Kosze: Jest to opcjonalny argument, który może przyjmować liczbę całkowitą lub zestaw wartości liczb całkowitych lub ciągu. Służy do zdefiniowania liczby pojemników o równej szerokości. Można zdefiniować szereg krawędzi pojemników, które wzrasta monotonicznie. Może obejmować również prawą krawędź, która może używać nierównomiernych szerokości pojemników. W nowej wersji Numpy wartość ciągu można użyć do tego argumentu.
• zakres: Jest to opcjonalny argument, który służy do zdefiniowania dolnych zakresów pojemników. Domyślna wartość zakresu jest ustawiana za pomocą użycia Max () I min () Funkcje. Pierwszy element zakresu musi być mniejszy lub równy drugiego elementu.
• Normed: Jest to opcjonalny argument, który służy do pobierania liczby próbek w każdym pojemniku. Może zwrócić fałszywe wyjście dla nierównych szerokości pojemników.
• Wagi: Jest to opcjonalny argument, który służy do zdefiniowania tablicy zawierającej wartości masy ciała.
• gęstość: Jest to opcjonalny argument, który może przyjąć dowolną wartość logiczną. Jeśli wartość tego argumentu jest prawdziwa, liczba próbek w każdym pojemniku zostanie zwrócona; W przeciwnym razie wartości funkcji gęstości prawdopodobieństwa zostaną zwrócone.

Ta funkcja może zwrócić dwie tablice. Jednym z nich jest tablica HIST, która zawiera zestaw danych histogramu. Innym jest tablica krawędzi, która zawiera wartości pojemnika.

Przykład 1: Wydrukuj tablicę histogramu

Poniższy przykład pokazuje użycie funkcji histogram () z tablicą jednowymiarową i argumentem pojemników z wartościami sekwencyjnymi. Zastosowano tablicę 5 liczb całkowitych jako tablica wejściowa, a tablica 5 wartości sekwencyjnych została użyta jako wartość pojemników. Zawartość tablicy histogramu i tablicy pojemników będzie drukować razem jako wyjście.

# Importuj bibliotekę Numpy
importować Numpy jako NP
# Funkcja histogram (), która zwraca dane histogramu
np_array = np.histogram ([10, 3, 8, 9, 7], pojemniki = [2, 4, 6, 8, 10])
# Wydrukuj wyjście histogramu
Drukuj („Wyjście histogramu to: \ n”, np_array)

Wyjście:

Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu.

Przykład 2: Wydrukuj macierze histogramu i pojemników

Poniższy przykład pokazuje, w jaki sposób tablicę histogramu i tablicę BIN można tworzyć za pomocą funkcji histogram (). Tablica Numpy została utworzona za pomocą funkcji aranż () w skrypcie. Następnie funkcja histogram () wywołała osobno zwrócenie macierzy histogramu i wartości macierzy bin.

# Importuj bibliotekę Numpy
importować Numpy jako NP
# Utwórz tablicę Numpy za pomocą Arange ()
np_array = np.Arange (90)
# Utwórz dane histogramu
hist_array, bin_array = np.histogram (np_array, pojemniki = [0, 10, 25, 45, 70, 100])
# Drukuj tablicę histogramu
Drukuj („Dane z tablicy histogramu to:”, Hist_Array)
# Drukuj tablicę pojemników
Drukuj („Dane z tablicy pojemników to:”, bin_array)

Wyjście:

Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu.

Przykład 3: Wydrukuj tablice histogramu i pojemników na podstawie argumentu gęstości

Poniższy przykład pokazuje użycie gęstość argument funkcji histogram () w celu utworzenia tablicy histogramu. Numpy zestaw 20 liczb jest tworzony za pomocą funkcji ARANGE (). Pierwsza funkcja histogram () jest wywoływana przez ustawienie gęstość wartość do FAŁSZ. Druga funkcja histogram () jest wywoływana przez ustawienie gęstość wartość do PRAWDA.

# Importuj tablicę Numpy
importować Numpy jako NP
# Utwórz tablicę Numpy z 20 sekwencyjnymi liczbami
np_array = np.Arange (20)
# Oblicz dane histogramu z fałszywą gęstością
hist_array, bin_array = np.histogram (np_array, gęstość = false)
Drukuj („Wyjście histogramu poprzez ustawienie gęstości na false: \ n”, Hist_Array)
Drukuj („Wyjście tablicy BIN: \ n”, bin_array)
# Oblicz dane histogramu z prawdziwą gęstością
hist_array, bin_array = np.histogram (np_array, gęstość = true)
Drukuj („\ n histogram wyjściowe poprzez ustawienie gęstości na true: \ n”, Hist_Array)
Drukuj („Wyjście tablicy BIN: \ n”, bin_array)

Wyjście:

Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu.

Przykład 4: Narysuj wykres słupkowy za pomocą danych histogramu

Musisz zainstalować bibliotekę Matplotlib Python, aby narysować wykres słupkowy przed wykonaniem skryptu tego przykładu. Hist_Array I bin_array zostały utworzone za pomocą funkcji histogram (). Te tablice zostały użyte w funkcji Bar () biblioteki MATPlotlib, aby utworzyć wykres słupkowy.

# Importuj niezbędne biblioteki
importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
# Utwórz zestaw danych histogram
hist_array, bin_array = np.histogram ([4, 10, 3, 13, 8, 9, 7], pojemniki = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# Ustaw kilka konfiguracji dla wykresu
plt.Rysunek (rysunek = [10, 5])
plt.xlim (min (bin_array), max (bin_array))
plt.siatka (axis = „y”, alfa = 0.75)
plt.XLABEL („Wartości krawędzi”, FontSize = 20)
plt.yLabel („Wartości histogramu”, czcionki = 20)
plt.Tytuł („Histogram Chart”, Fontsize = 25)
# Utwórz wykres
plt.Bar (bin_array [:-1], hist_array, szerokość = 0.5, kolor = „niebieski”)
# Wyświetl wykres
plt.pokazywać()

Wyjście:

Następujące dane wyjściowe pojawią się po wykonaniu powyższego skryptu.

Wniosek:

Funkcja histogram () została wyjaśniona w tym samouczku za pomocą różnych prostych przykładów, które pomogą czytelnikom poznać cel użycia tej funkcji i zastosować ją prawidłowo w skrypcie.