Tutorial dell'istogramma Numpy Python

Un istogramma è una mappatura degli intervalli alle frequenze. Viene utilizzato per approssimare la funzione di densità di probabilità della particolare variabile. È noto anche come grafico a barre. Molte opzioni sono disponibili in Python per la costruzione e la pianificazione degli istogrammi. Numpy Library of Python è utile per le operazioni scientifiche e matematiche. Una delle caratteristiche importanti di questa libreria è implementare l'istogramma utilizzando la funzione istogramma (). Questa funzione viene utilizzata per creare l'istogramma che rappresenta la distribuzione della frequenza dei dati graficamente. Nell'istogramma, gli intervalli di classe sono rappresentati da bidoni che sembrano rettangoli orizzontali e l'altezza variabile rappresenta le frequenze. La conoscenza della creazione di un array numpy è necessaria per comprendere gli esempi mostrati in questo tutorial.

Sintassi:

numpy.istogramma (input_array, bins = 10, intervallo = nessuno, norma = nessuno, pesi = nessuno, densità = nessuno)

Questa funzione può richiedere sei argomenti per restituire l'istogramma calcolato di un insieme di dati. Gli scopi di questi argomenti sono spiegati di seguito.

• input_array: È un argomento obbligatorio che viene utilizzato per calcolare il set di dati dell'istogramma.
• Bins: È un argomento opzionale che può richiedere interi o un insieme di valori interi o stringhe. Viene utilizzato per definire il numero di contenitori di uguale larghezza. È possibile definire una serie di bordi del cestino che aumenta monotonicamente. Può includere anche il bordo più a destra che può utilizzare le larghezze del contenitore non uniforme. Nella nuova versione Numpy, il valore della stringa può essere utilizzato per questo argomento.
• allineare: È un argomento opzionale che viene utilizzato per definire le gamme di utensile inferiore dei bidoni. Il valore dell'intervallo predefinito viene impostato utilizzando max () E min () funzioni. Il primo elemento dell'intervallo deve essere inferiore o uguale al secondo elemento.
• Normed: È un argomento opzionale che viene utilizzato per recuperare il numero di campioni in ogni cestino. Potrebbe restituire un falso output per larghezze di bin ineguali.
• pesi: È un argomento opzionale che viene utilizzato per definire l'array che contiene valori di peso.
• densità: È un argomento opzionale che può prendere qualsiasi valore booleano. Se il valore di questo argomento è vero, verrà restituito il numero di campioni in ciascun bidone; Altrimenti, verranno restituiti i valori della funzione di densità di probabilità.

Questa funzione può restituire due array. Uno è l'array HIST che contiene l'insieme dei dati dell'istogramma. Un altro è l'array di bordo che contiene i valori del cestino.

Esempio 1: stampare l'array di istogramma

L'esempio seguente mostra l'uso della funzione istogramma () con un array unidimensionale e l'argomento dei bin con i valori sequenziali. Un array di 5 numeri interi è stato usato come array di input e un array di 5 valori sequenziali è stato usato come valore dei bin. Il contenuto dell'array di istogramma e dell'array bidone stamperà insieme come output.

# Importa Numpy Library
Importa Numpy come NP
# Chiama histogram () funzione che restituisce i dati dell'istogramma
np_array = np.istogramma ([10, 3, 8, 9, 7], bin = [2, 4, 6, 8, 10])
# Stampa l'uscita dell'istogramma
print ("L'output dell'istogramma è: \ n", np_array)

Produzione:

Verrà visualizzato il seguente output dopo aver eseguito lo script sopra.

Esempio 2: stampare gli array di istogramma e cestino

L'esempio seguente mostra come l'array di istogramma e l'array bin possono essere creati utilizzando la funzione istogramma (). Un array numpy è stato creato utilizzando la funzione Orgy () nello script. Successivamente, la funzione istogramma () ha chiamato per restituire separatamente l'array di istogramma e l'array bin separatamente.

# Importa Numpy Library
Importa Numpy come NP
# Crea un array numpy usando Arange ()
np_array = np.Arange (90)
# Crea dati istogrammi
hist_array, bin_array = np.istogramma (np_array, bin = [0, 10, 25, 45, 70, 100])
# Array di istogramma di stampa
Print ("I dati dell'array di istogramma sono:", hist_array)
# Array di cestino stampa
Stampa ("I dati dell'array bin sono:", bin_array)

Produzione:

Verrà visualizzato il seguente output dopo aver eseguito lo script sopra.

Esempio 3: stampare gli array di istogramma e bin in base all'argomento della densità

Il seguente esempio mostra l'uso di la densità Argomento della funzione istogramma () per creare l'array di istogramma. Un array numpy di 20 numeri viene creato utilizzando la funzione Arange (). La prima funzione istogramma () viene chiamata impostando il densità valore a Falso. La seconda funzione istogramma () viene chiamata impostando il densità valore a VERO.

# Import Numpy Array
Importa Numpy come NP
# Crea un array numpy di 20 numeri sequenziali
np_array = np.Arange (20)
# Calcola i dati dell'istogramma con falsa densità
hist_array, bin_array = np.istogramma (np_array, densità = false)
print ("L'output dell'istogramma impostando la densità su false: \ n", hist_array)
print ("L'output di bin array: \ n", bin_array)
# Calcola i dati dell'istogramma con la vera densità
hist_array, bin_array = np.istogramma (np_array, densità = true)
print ("\ nthe istogram output impostando la densità su true: \ n", hist_array)
print ("L'output di bin array: \ n", bin_array)

Produzione:

Verrà visualizzato il seguente output dopo aver eseguito lo script sopra.

Esempio 4: disegna un grafico a barre utilizzando i dati dell'istogramma

È necessario installare la libreria Matplotlib di Python per disegnare il grafico a barre prima di eseguire lo script di questo esempio. hist_array E bin_array sono stati creati utilizzando la funzione istogramma (). Questi array sono stati utilizzati nella funzione bar () della libreria matplotlib per creare il grafico a barre.

# Importa librerie necessarie
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
Importa Numpy come NP
# Crea set di dati istogramma
hist_array, bin_array = np.istogramma ([4, 10, 3, 13, 8, 9, 7], bin = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# Imposta alcune configurazioni per il grafico
Plt.Figura (Figsize = [10, 5])
Plt.Xlim (min (bin_array), max (bin_array))
Plt.griglia (axis = 'y', alpha = 0.75)
Plt.XLabel ('Edge Values', FontSize = 20)
Plt.ylabel ('valori istogrammi', fontsize = 20)
Plt.Titolo ('grafico istogramma', fontsize = 25)
# Crea il grafico
Plt.bar (bin_array [:-1], hist_array, width = 0.5, color = 'blu')
# Visualizza il grafico
Plt.spettacolo()

Produzione:

Verrà visualizzato il seguente output dopo aver eseguito lo script sopra.

Conclusione:

La funzione istogramma () è stata spiegata in questo tutorial utilizzando vari esempi semplici che aiuteranno i lettori a conoscere lo scopo di utilizzare questa funzione e applicarla correttamente nello script.