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Sintaxis:
numpy.histograma (input_array, bins = 10, range = None, normed = None, weights = None, densidad = None)Esta función puede tomar seis argumentos para devolver el histograma calculado de un conjunto de datos. Los propósitos de estos argumentos se explican a continuación.
- input_array: Es un argumento obligatorio que se utiliza para calcular el conjunto de datos del histograma.
- contenedores: Es un argumento opcional que puede tomar un número entero o un conjunto de valores enteros o de cadena. Se utiliza para definir el número de contenedores de igual ancho. Se puede definir una matriz de bordes de contenedor que aumenta monótonamente. También puede incluir el borde más a la derecha, que puede usar anchos de bandeja no uniformes. En la nueva versión de NumPy, el valor de la cadena se puede usar para este argumento.
- distancia: Es un argumento opcional que se utiliza para definir los rangos inferior-superior de los contenedores. El valor de rango predeterminado se establece mediante max () y min () funciones. El primer elemento del rango debe ser menor o igual que el segundo elemento.
- normado: Es un argumento opcional que se utiliza para recuperar el número de muestras en cada contenedor. Puede devolver una salida falsa para anchos de bandeja desiguales.
- pesos: Es un argumento opcional que se usa para definir la matriz que contiene valores de peso.
- densidad: Es un argumento opcional que puede tomar cualquier valor booleano. Si el valor de este argumento es Verdadero, se devolverá el número de muestras en cada contenedor; de lo contrario, se devolverán los valores de la función de densidad de probabilidad.
Esta función puede devolver dos matrices. Uno es la matriz hist que contiene el conjunto de datos del histograma. Otra es la matriz de bordes que contiene los valores del contenedor.
Ejemplo 1: imprimir la matriz de histograma
El siguiente ejemplo muestra el uso de la función histogram () con una matriz unidimensional y el argumento bins con los valores secuenciales. Se ha utilizado una matriz de 5 números enteros como matriz de entrada y una matriz de 5 valores secuenciales como valor de bins. El contenido de la matriz de histogramas y la matriz de contenedores se imprimirán juntos como salida.
# Importar biblioteca NumPyimportar numpy como np
# Llamar a la función histogram () que devuelve datos de histograma
np_array = np.histograma ([10, 3, 8, 9, 7], bins = [2, 4, 6, 8, 10])
# Imprime la salida del histograma
print ("La salida del histograma es: \ n", np_array)
Producción:
La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior.
Ejemplo 2: Imprima el histograma y las matrices bin
El siguiente ejemplo muestra cómo se pueden crear la matriz de histograma y la matriz de bin utilizando la función histogram (). Se ha creado una matriz NumPy utilizando la función arreglar () en el script. A continuación, se ha llamado a la función histogram () para devolver la matriz de histograma y los valores de la matriz bin por separado.
# Importar biblioteca NumPyimportar numpy como np
# Crea una matriz NumPy usando arange ()
np_array = np.naranja (90)
# Crear datos de histograma
hist_array, bin_array = np.histograma (np_array, bins = [0, 10, 25, 45, 70, 100])
# Imprimir matriz de histograma
print ("Los datos de la matriz de histogramas son:", hist_array)
# Imprimir matriz de bandejas
print ("Los datos de la matriz bin son:", bin_array)
Producción:
La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior.
Ejemplo 3: imprima el histograma y las matrices bin según el argumento de densidad
El siguiente ejemplo muestra el uso de la densidad argumento de la función histogram () para crear la matriz de histograma. Se crea una matriz NumPy de 20 números utilizando la función arange (). La primera función histogram () se llama configurando el densidad valor para Falso. La segunda función histogram () se llama configurando el densidad valor para Cierto.
# importar matriz NumPyimportar numpy como np
# Crea una matriz NumPy de 20 números secuenciales
np_array = np.naranja (20)
# Calcule los datos del histograma con densidad falsa
hist_array, bin_array = np.histograma (np_array, densidad = Falso)
print ("La salida del histograma al establecer la densidad en False: \ n", hist_array)
print ("La salida de bin array: \ n", bin_array)
# Calcule los datos del histograma con densidad real
hist_array, bin_array = np.histograma (np_array, densidad = Verdadero)
print ("\ nLa salida del histograma al establecer la densidad en Verdadero: \ n", hist_array)
print ("La salida de bin array: \ n", bin_array)
Producción:
La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior.
Ejemplo 4: dibujar un gráfico de barras con datos de histograma
Debe instalar la biblioteca matplotlib de Python para dibujar el gráfico de barras antes de ejecutar el script de este ejemplo. hist_array y bin_array han sido creados usando la función histogram (). Estas matrices se han utilizado en la función bar () de la biblioteca matplotlib para crear el gráfico de barras.
# importar las bibliotecas necesariasimportar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
# Crear conjunto de datos de histograma
hist_array, bin_array = np.histograma ([4, 10, 3, 13, 8, 9, 7], bins = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# Establecer algunas configuraciones para el gráfico
plt.figura (figsize = [10, 5])
plt.xlim (min (matriz_bin), max (matriz_bin))
plt.cuadrícula (eje = 'y', alfa = 0.75)
plt.xlabel ('Valores de borde', tamaño de fuente = 20)
plt.ylabel ('Valores de histograma', tamaño de fuente = 20)
plt.title ('Gráfico de histograma', tamaño de fuente = 25)
# Crea el gráfico
plt.bar (bin_array [: - 1], hist_array, ancho = 0.5, color = 'azul')
# Mostrar el gráfico
plt.show()
Producción:
La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior.
Conclusión:
La función histogram () se ha explicado en este tutorial mediante el uso de varios ejemplos simples que ayudarán a los lectores a conocer el propósito de usar esta función y aplicarla correctamente en el script.
