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numpy.histogram2d

numpy.histogram

numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, density=None)[source]

计算一组数据的直方图。

参数:

a:array_like

输入数据。在扁平数组上计算直方图。

bins:int或标量序列或str,可选

如果bins是一个int,它定义了在给定范围(默认为10)中等宽单元格的数量。如果bin是序列,则它定义了块边缘,包括最右边缘,允许非均匀的块宽度。

版本1.11.0中的新功能。

如果bins是以下列表中的字符串,则histogram将使用所选方法来计算最佳bin宽度,因此计算bin数(参见t4>关于估计器的更多细节)从落入请求范围内的数据。尽管区间宽度对于该范围中的实际数据将是最佳的,但是将计算区间的数目以填充整个范围,包括空白部分。为了可视化,建议使用'auto'选项。不支持自动bin大小选择的加权数据。

'汽车'

最大的“sturges”和“fd”估计。提供良好的全方位性能

'fd'(Freedman Diaconis Estimator)

鲁棒(弹性到异常值)估计器,考虑数据变异性和数据大小。

'doane'

Sturges估计器的改进版本,与非正态数据集更好地工作。

'scott'

较不鲁棒的估计器,其考虑到数据变异性和数据大小。

'白饭'

估计器不考虑变化性,只考虑数据大小。通常高估需要的箱数。

'sturges'

R的默认方法,只考虑数据大小。只对高斯数据最优,低估了大型非高斯数据集的二进制数。

'sqrt'

平方根(数据大小)估计器,由Excel和其他程序使用它的速度和简单性。

范围:(float,float),可选

仓的下限和上限。如果不提供,范围只是(a.min(), a.max())忽略范围之外的值。范围的第一个元素必须小于或等于第二个元素。范围也会影响自动bin计算。虽然基于范围内的实际数据计算bin宽度是最优的,但是bin计数将填充整个范围,包括不包含数据的部分。

normed:bool,可选

此关键字在Numpy 1.6中已被弃用,原因是混乱/错误行为。它将在Numpy 2.0中删除。请改用density关键字。如果False,结果将包含每个bin中的样本数。如果True,则结果是在bin处的概率密度函数的值,被归一化,使得在该范围上的积分是1。注意,后一种行为被认为是具有不相等的bin宽度的bug;请改用density

权重:array_like,可选

一个权重数组,形状与a相同。a中的每个值仅将其关联的权重贡献给bin计数(而不是1)。如果density为True,则权重被归一化,使得该范围上的密度的积分保持为1。

密度:bool,可选

如果False,结果将包含每个bin中的样本数。如果True,则结果是在bin处的概率密度函数的值,被归一化,使得在该范围上的积分是1。注意,直方图值的总和不会等于1,除非选择单位宽度的二进制位;它不是概率质量函数。

覆盖normed关键字(如果给定)。

返回:

hist:数组

直方图的值。有关可能的语义的描述,请参见密度权重

bin_edges:dtype float的数组

返回bin边(length(hist)+1)

也可以看看

histogramddbincountsearchsorteddigitize

笔记

除了最后一个(最右边的)bin都是半开的。换句话说,如果bin是:

[1, 2, 3, 4]

那么第一个仓是[1, 2)(包括1,但不包括2),第二个 3)然而,最后一个仓是[3, 4],其中包括 4。

版本1.11.0中的新功能。

估计箱的最佳数量的方法在文献中是充分的,并且受到直方图可视化的选择R的启发。注意,具有与n^{1/3}成比例的二进制数的数目是渐近最优的,这就是为什么其出现在大多数估计器中的原因。这些是简单的插入方法,为块数量提供良好的起点。在下面的等式中,h是binwidth,n_h是bin的个数。使用数据的ptp将计算bin数的所有估计值重新转换为bin宽度。最终bin计数从`` np.round(np.ceil(range / h))获得。

'Auto'('Sturges'和'FD'估计量的最大值)
一个妥协,得到一个好的价值。对于小数据集,通常选择Sturges值,而较大的数据集通常默认为FD。避免了对于小数据集和大数据集的FD和Sturges的过分保守的行为。切换点通常a.size \approx 1000
'FD'(Freedman Diaconis Estimator)

binwidth与四分位距(IQR)成正比,与a.size的立方根成反比。对于小型数据集可能过于保守,但对大型数据集非常有用。IQR对异常值非常鲁棒。

'Scott'

binwidth与数据的标准偏差成比例,并且与x.size的立方根成反比。对于小型数据集可能过于保守,但对大型数据集非常有用。标准偏差对异常值不是非常鲁棒。值在没有异常值的情况下与Freedman-Diaconis估计量非常相似。

'白饭'

二进制数的数量仅与a.size的立方根成正比。它倾向于高估仓的数量,并且不考虑数据变异性。

“Sturges”

仓的数量是a.size的基础2对数。该估计量假定数据的正态性,并且对于较大的非正态数据集过于保守。这是R的hist方法中的默认方法。

'Doane'

Sturges公式的改进版本,对非正态数据集产生更好的估计。该估计器尝试解释数据的偏斜。

'Sqrt'

最简单和最快的估计。只考虑数据大小。

例子

>>> np.histogram([1, 2, 1], bins=[0, 1, 2, 3])
(array([0, 2, 1]), array([0, 1, 2, 3]))
>>> np.histogram(np.arange(4), bins=np.arange(5), density=True)
(array([ 0.25,  0.25,  0.25,  0.25]), array([0, 1, 2, 3, 4]))
>>> np.histogram([[1, 2, 1], [1, 0, 1]], bins=[0,1,2,3])
(array([1, 4, 1]), array([0, 1, 2, 3]))
>>> a = np.arange(5)
>>> hist, bin_edges = np.histogram(a, density=True)
>>> hist
array([ 0.5,  0. ,  0.5,  0. ,  0. ,  0.5,  0. ,  0.5,  0. ,  0.5])
>>> hist.sum()
2.4999999999999996
>>> np.sum(hist*np.diff(bin_edges))
1.0

版本1.11.0中的新功能。

自动仓选择方法示例,使用2个具有2000点的峰值随机数据:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.RandomState(10)  # deterministic random data
>>> a = np.hstack((rng.normal(size=1000),
...                rng.normal(loc=5, scale=2, size=1000)))
>>> plt.hist(a, bins='auto')  # plt.hist passes it's arguments to np.histogram
>>> plt.title("Histogram with 'auto' bins")
>>> plt.show()

源代码pngpdf

../../_images/numpy-histogram-1.png