numpy直方图中的自定义范围答案

【问题标题】：Custom Range in numpy histogramnumpy直方图中的自定义范围
【发布时间】：2022-01-20 18:50:02
【问题描述】：

尝试使用 numpy 输出直方图数据；

NUMBER_OF_PRICE_BRACKETS = 8
HISTOGRAM_EDGE_RANGE = (0, 1_000_000)

hist, bin_edges = numpy.histogram(price_list, bins=NUMBER_OF_PRICE_BRACKETS, range=HISTOGRAM_EDGE_RANGE)

我使用上面的代码得到以下输出

hist: [0, 6, 6, 0, 0, 0, 0, 0],
bin_edges: [0.0, 125000.0, 250000.0, 375000.0, 500000.0, 625000.0, 750000.0, 875000.0, 1000000.0]

自动计算边缘。是否有任何选项可以像下面的示例输出那样强制创建边缘？

hist: [0, 6, 6, 0, 0, 0, 0, 0]
bin_edges: [0.0, 100000.0, 150000.0, 300000.0, 450000.0, 600000.0, 750000.0, 900000.0, 1000000.0]

也许使用范围选项

range=(0, 1_000_000, 150)

【问题讨论】：

np.arange(0, 1_000_000, 150_000) ?
@user17242583 尝试将 ... range=np.arange(0, 1_000_000, 150_000) 不起作用
您能澄清一下这个问题吗？我不明白。
@canpoint 那是因为你没有使用正确的边界
@richardec 能够查看自定义边界

标签： python numpy histogram

【解决方案1】：

您有两个选择，因为histogram 将始终将您的数据拆分为等间距的 bin，就像使用

np.linspace(*HISTOGRAM_EDGE_RANGE, NUMBER_OF_PRICE_BRACKETS + 1)

选项 1： 手动提供不均匀的箱子：

HISTOGRAM_EDGES = np.array([
    0, 150_000, 300_000, 450_000, 600_000,
    750_000, 900_000, 1_000_000])
hist, bin_edges = numpy.histogram(price_list, bins=HISTOGRAM_EDGES)

选项 2： 调整您的范围，使其均匀地分成您想要的箱数：

NUMBER_OF_PRICE_BRACKETS = 8
HISTOGRAM_EDGE_RANGE = (0, 1_050_000)

hist, bin_edges = numpy.histogram(price_list, bins=NUMBER_OF_PRICE_BRACKETS, range=HISTOGRAM_EDGE_RANGE)

【讨论】：

【解决方案2】：

仅将bins 参数定义为整数值会自动选择值范围。但是，您也可以将 list/numpy 数组作为参数提供给 bins，例如，

hist, bin_edges = np.histogram(price_list, bins=np.linspace(0, 1000000, 10) )

结果

bin_edges = [0.,  111111.11111111,  222222.22222222, 333333.33333333,  444444.44444444,  555555.55555556, 666666.66666667,  777777.77777778,  888888.88888889, 1000000. ]

请注意，我没有在那里使用range 参数。

【讨论】：

它在与 linspace 一起使用时输出随机生成的 bin 范围，它与使用 np.array(range(0, 1_000_000, 150_000)) 一起工作，谢谢