Histogram ialah perwakilan grafik taburan set data. Ia mewakili data dalam bentuk satu siri carta bar, di mana setiap bar mewakili julat nilai data dan ketinggian bar mewakili kekerapan nilai data yang ditentukan dalam julat tersebut.
Ini digunakan terutamanya untuk mewakili pengagihan data berangka, seperti pengagihan gred dalam kelas, pengagihan populasi atau pengagihan pendapatan pekerja, dsb.
Dalam histogram, paksi-x mewakili julat nilai data, dibahagikan kepada selang dan paksi-y mewakili kekerapan julat nilai data dalam setiap tong Histogram boleh dinormalkan dengan membahagikan kekerapan setiap tong dengan jumlah nilai data, yang menghasilkan histogram frekuensi relatif di mana paksi-y mewakili nilai data setiap tong.
Dalam python, untuk mencipta histogram kami mempunyai perpustakaan numpy, matplotlib dan seaborn Dalam Numpy, kami mempunyai fungsi bernama histogram() untuk berfungsi dengan data histogram.
Berikut ialah sintaks untuk mencipta histogram untuk julat data yang diberikan.
numpy.histogram(arr, bins, range, normed, weights, density)
Where,
ialah:Where,
arrialah tatasusunan input
tongialah bilangan bar dalam histogram yang digunakan untuk mewakili data
julatmentakrifkan julat nilai dalam histogram
normaParameter ketumpatan keutamaan
beratialah parameter pilihan untuk berat setiap nilai data
Ketumpatanialah parameter yang menormalkan data histogram kepada ketumpatan kebarangkalian.
Keluaran fungsi histogram akan menjadi tuple yang mengandungi kiraan histogram dan tepi tong.
Dalam contoh di bawah, kami mencipta histogram menggunakan fungsi histogram() Numpy. Di sini, kami mengambil tatasusunan sebagai parameter input dan mentakrifkan tong sebagai 10 supaya histogram akan dibuat dengan 10 tong dan parameter yang lain boleh disimpan sebagai tiada.
import numpy as np arr = np.array([10,20,25,40,35,23]) hist = np.histogram(arr,bins = 10) print("The histogram created:",hist)
The histogram created: (array([1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1], dtype=int64), array([10., 13., 16., 19., 22., 25., 28., 31., 34., 37., 40.]))
Mari lihat contoh untuk memahami fungsi histogram() perpustakaan numpy.
import numpy as np arr = np.array([[20,20,25],[40,35,23],[34,22,1]]) hist = np.histogram(arr,bins = 20) print("The histogram created:",hist)
The histogram created: (array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1], dtype=int64), array([ 1. , 2.95, 4.9 , 6.85, 8.8 , 10.75, 12.7 , 14.65, 16.6 , 18.55, 20.5 , 22.45, 24.4 , 26.35, 28.3 , 30.25, 32.2 , 34.15, 36.1 , 38.05, 40. ]))
Dalam contoh ini, kami mencipta histogram dengan menyatakan tong sampah dan julat data untuk digunakan. Kod berikut boleh digunakan sebagai rujukan.
import numpy as np arr = np.array([[20,20,25],[40,35,23],[34,22,1]]) hist = np.histogram(arr,bins = 20, range = (1,10)) print("The histogram created:", hist)
The histogram created: (array([1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0], dtype=int64), array([ 1. , 1.45, 1.9 , 2.35, 2.8 , 3.25, 3.7 ,4.15, 4.6 , 5.05, 5.5 , 5.95, 6.4 , 6.85, 7.3 , 7.75, 8.2 , 8.65, 9.1 , 9.55, 10. ]))
Atas ialah kandungan terperinci Kira histogram set data menggunakan NumPy dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!