NumPy具有numpy.histogram()函数,该函数是数据频率分布的图形表示,水平大小相等的矩形对应于称为bin的类区间,而可变高度则对应于频率。
numpy.histogram()函数将输入数组和bin作为两个参数。bin数组中的连续元素充当每个bin的边界。
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import numpy as np a=np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) np.histogram(a,bins=[0,20,40,60,80,100]) hist,bins=np.histogram(a,bins=[0,20,40,60,80,100]) print hist print bins
它将产生以下输出-
[3 4 5 2 1] [0 20 40 60 80 100]
Matplotlib可以将这种直方图的数字表示形式转换为图形。 pyplot子模块的 plt()函数将包含数据和bin数组的数组作为参数,并转换为直方图。
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np a=np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) plt.hist(a, bins=[0,20,40,60,80,100]) plt.title("histogram") plt.show()
它应该产生以下输出-
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