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python - 代码的左侧如何为计数和 bin_edges 赋值？谁能简要解释一下这段代码

问题描述

我想知道如何bin_edges一次分配计数和值np.histogram。

counts,bin_edges=np.histogram(iris_setosa['sepal_length'],bins=10,density=True)

标签： pythonnumpymatplotlibmachine-learning

解决方案

假设data是一个一维 numpy 数组并且bins是一个严格的正整数，代码大致如下：

import numpy as np

def numpy_histogram(data, bins=10, density=False):
    xmin = data.min()
    xmax = data.max()
    bin_edges = np.linspace(xmin, xmax, bins + 1)
    counts = np.zeros(bins, dtype=int)
    bin_indices = ((data - xmin) / (xmax - xmin) * bins * 0.999999).astype(int)
    for i in bin_indices:
        counts[i] += 1
    if density:
        counts = counts / sum(counts) / (bin_edges[1] - bin_edges[0])
    return counts, bin_edges

counts, bin_edges = numpy_histogram(np.random.uniform(1, 10, 20), density=True)
print(sum(counts), counts)

因此，数据的最小值和最大值用于定义 bin 边界。（边界比垃圾箱多一个）。然后从每个数据xmin中减去值，然后除以数据的总范围。然后乘以箱数。这标识了该值应该去的 bin 的索引。需要通过一个略小于 1 的因子进行校正，因此最右边的值不会落在下面的（未定义的）bin 中。

当 时density=True，计数被归一化，使得所有条形的面积之和为 1。条形的宽度有两个连续的差值bin_edges。

PS：关于Python的多个元素同时赋值，这个问题很有意思。

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