【NumPy】掌握NumPy的histogram函数:数据直方图的生成与应用详解

🧑 博主简介:阿里巴巴嵌入式技术专家,深耕嵌入式+人工智能领域,具备多年的嵌入式硬件产品研发管理经验。
📒 博客介绍:分享嵌入式开发领域的相关知识、经验、思考和感悟,欢迎关注。提供嵌入式方向的学习指导、简历面试辅导、技术架构设计优化、开发外包等服务,有需要可加文末联系方式联系。
💬 博主粉丝群介绍:① 群内高中生、本科生、研究生、博士生遍布,可互相学习,交流困惑。② 热榜top10的常客也在群里,也有数不清的万粉大佬,可以交流写作技巧,上榜经验,涨粉秘籍。③ 群内也有职场精英,大厂大佬,可交流技术、面试、找工作的经验。④ 进群免费赠送写作秘籍一份,助你由写作小白晋升为创作大佬。⑤ 进群赠送CSDN评论防封脚本,送真活跃粉丝,助你提升文章热度。有兴趣的加文末联系方式,备注自己的CSDN昵称,拉你进群,互相学习共同进步。

掌握NumPy的histogram函数:数据直方图的生成与应用详解

      • [1. 引言](#1. 引言)
      • [2. NumPy库概述](#2. NumPy库概述)
      • [3. numpy.histogram函数详解](#3. numpy.histogram函数详解)
        • [3.1 函数介绍](#3.1 函数介绍)
        • [3.2 参数解析](#3.2 参数解析)
        • [3.3 返回值](#3.3 返回值)
      • [4. 示例代码与应用](#4. 示例代码与应用)
        • [4.1 基础使用](#4.1 基础使用)
        • [4.2 自定义区间边界](#4.2 自定义区间边界)
        • [4.3 密度直方图](#4.3 密度直方图)
      • [5. 高级应用与注意事项](#5. 高级应用与注意事项)
      • [6. 总结](#6. 总结)

1. 引言

在Python的数据分析和可视化领域,准确理解数据分布是至关重要的一步。numpy.histogram函数作为NumPy库中的一个核心工具,为我们提供了强大的数据离散化和频率分布分析能力。本文将深入探讨numpy.histogram的使用,从NumPy库的概述、函数的详尽解析到实战示例,最后总结其在数据分析中的重要作用,帮助读者掌握这一数据分析的利器。

2. NumPy库概述

NumPy,全称为Numerical Python,是Python语言的扩展库,专为高效进行大规模数值计算和数组操作设计。它提供了一个高性能的多维数组对象------ndarray,以及一系列针对这些数组的数学运算函数,使得对数组的操作既高效又直观。NumPy是Python科学计算生态系统的基石,为Pandas、Matplotlib等库提供了基础支持。

3. numpy.histogram函数详解

3.1 函数介绍

numpy.histogram(a, bins=10, range=None, density=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None)用于计算一维数组a中元素的频率分布。它将数据划分为若干个连续的区间(bin),然后统计每个区间内数据点的数量,从而生成直方图。

3.2 参数解析
  • a:输入数组,需要分析的数值数据。
  • bins(可选):分组的数量或分组边界数组。默认为10,表示将数据分为10个等宽的区间。
  • range (可选):指定数据的范围,格式为(min, max),默认为数据的最小值和最大值。
  • density(可选):如果为True,则返回频率密度而不是计数,即直方图面积之和为1。
  • weights (可选):与a形状相同的数组,用于对每个样本的权重分配。
  • cumulative(可选):如果为True,计算累积分布。
3.3 返回值

返回两个数组:第一个是每个区间的边界,第二个是每个区间内的样本数量。

4. 示例代码与应用

4.1 基础使用
python 复制代码
import numpy as np

data = np.random.randn(1000)
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=30)
print("Histogram values:", hist)
print("Bin edges:", bin_edges)
4.2 自定义区间边界
python 复制代码
custom_bins = np.linspace(-3, 3, 21)
hist_custom, _ = np.histogram(data, bins=custom_bins)
print("Histogram with custom bins:", hist_custom)
4.3 密度直方图
python 复制代码
hist_density, bin_edges = np.histogram(data, bins=30, density=True)
print("Density histogram:", hist_density)

5. 高级应用与注意事项

  • 重叠直方图 :通过调整alpha参数在matplotlib中绘制,可以展示多个数据集的重叠分布。
  • 直方图平滑 :使用numpy.histogram配合matplotlib的stepfilledbar函数,可以实现直方图的平滑显示。
  • 权重分配 :在处理分类数据或需要按权重分析时,合理利用weights参数可以提供更深入的见解。

6. 总结

numpy.histogram是探索数据分布的有力工具,它不仅能够快速生成直方图,还能通过调整参数满足不同的分析需求,如自定义区间、密度估计、累积分布等。在数据探索的初步阶段,利用numpy.histogram可以帮助我们快速理解数据的集中趋势、离散程度和异常值情况,为后续的深入分析奠定基础。掌握其使用方法,将显著提升数据分析的效率与质量,是每位数据科学家和分析师不可或缺的技能之一。

相关推荐
敲代码不忘补水1 天前
Python Matplotlib 数据可视化全面解析:选择它的七大理由与入门简介
开发语言·python·信息可视化·numpy·pandas·matplotlib
取个名字真难呐3 天前
2、PyTorch张量的运算API(上)
pytorch·python·numpy
敲代码不忘补水3 天前
pandas 机器学习数据预处理:从缺失值到特征切分的全面解析
人工智能·后端·python·机器学习·numpy·pandas·matplotlib
小青头8 天前
numpy学习笔记
笔记·学习·numpy
取个名字真难呐8 天前
矩阵乘法实现获取第i行,第j列值,矩阵大小不变
python·线性代数·矩阵·numpy
小锋学长生活大爆炸9 天前
【教程】Cupy、Numpy、Torch互相转换
pytorch·numpy·cupy
鱼灯几许11 天前
Python爬虫
爬虫·python·numpy
爱折腾的小码农11 天前
记一次宝塔centos出现Failed to start crond.service: Unit crond.service not found.解决
python·centos·numpy
正义的彬彬侠13 天前
XGBoost算法Python代码实现
python·决策树·机器学习·numpy·集成学习·boosting·xgboost
竹笋常青15 天前
《流星落凡尘》
django·numpy