Tutorial de histograma Python Numpy

Um histograma é um mapeamento de intervalos para as frequências. É usado para aproximar a função de densidade de probabilidade da variável específica. É conhecido como o gráfico de barras também. Muitas opções estão disponíveis em Python para construir e plotar histogramas. Biblioteca Numpy de Python é útil para operações científicas e matemáticas. Uma das características importantes desta biblioteca é implementar o histograma usando a função histogram (). Esta função é usada para criar o histograma que representa a distribuição de frequência de dados graficamente. No histograma, os intervalos de classe são representados por caixas que parecem retângulos horizontais, e a altura variável representa as frequências. O conhecimento da criação de matriz numpy é necessário para entender os exemplos mostrados neste tutorial.

Sintaxe:

Numpy.histograma (input_array, caixas = 10, intervalo = nenhum, normado = nenhum, pesos = nenhum, densidade = nenhum)

Esta função pode levar seis argumentos para retornar o histograma calculado de um conjunto de dados. Os propósitos desses argumentos são explicados abaixo.

• input_array: É um argumento obrigatório usado para calcular o conjunto de dados do histograma.
• BIN: É um argumento opcional que pode levar o número inteiro ou um conjunto de valores inteiros ou string. É usado para definir o número de caixas de largura de igualdade. Uma variedade de bordas da lixeira pode ser definida que aumenta monotonicamente. Também pode incluir a borda mais à direita, que pode usar larguras não uniformes. Na nova versão Numpy, o valor da string pode ser usado para este argumento.
• faixa: É um argumento opcional usado para definir as faixas mais baixas das caixas. O valor do intervalo padrão é definido usando max () e min () funções. O primeiro elemento do intervalo deve ser menor ou igual ao segundo elemento.
• Normado: É um argumento opcional usado para recuperar o número de amostras em cada compartimento. Pode retornar uma saída falsa para larguras desiguais.
• pesos: É um argumento opcional usado para definir a matriz que contém valores de peso.
• densidade: É um argumento opcional que pode aceitar qualquer valor booleano. Se o valor desse argumento for verdadeiro, o número de amostras em cada compartimento será retornado; Caso contrário, os valores da função de densidade de probabilidade serão retornados.

Esta função pode retornar duas matrizes. Uma é a matriz HIST que contém o conjunto de dados do histograma. Outra é a matriz de borda que contém os valores da lixeira.

Exemplo 1: Imprima a matriz de histograma

O exemplo a seguir mostra o uso da função histogram () com uma matriz unidimensional e o argumento dos caixas com os valores seqüenciais. Uma matriz de 5 números inteiros foi usada como uma matriz de entrada, e uma matriz de 5 valores seqüenciais foi usada como valor de caixa. O conteúdo da matriz de histograma e da matriz de bin será imprimido juntos como saída.

# Importar biblioteca Numpy
importar numpy como np
# Chamada HISTOGRAM () Função que retorna dados do histograma
np_array = np.Histograma ([10, 3, 8, 9, 7], caixas = [2, 4, 6, 8, 10])
# Imprima a saída do histograma
print ("A saída do histograma é: \ n", np_array)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Exemplo 2: Imprima o histograma e as matrizes

O exemplo a seguir mostra como a matriz de histograma e a matriz de bin podem ser criados usando a função histogram (). Uma matriz Numpy foi criada usando a função Arrangem () no script. Em seguida, a função histogram () chamou para devolver os valores de matriz de histograma e matriz de compartimento separadamente.

# Importar biblioteca Numpy
importar numpy como np
# Crie uma matriz Numpy usando Arange ()
np_array = np.Arange (90)
# Crie dados de histograma
hist_array, bin_array = np.histograma (np_array, caixas = [0, 10, 25, 45, 70, 100])
# Imprimir matriz de histograma
Print ("Os dados da matriz de histograma são:", hist_array)
# Array de impressão
print ("Os dados da matriz de bin são:", bin_array)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Exemplo 3: Imprima o histograma e as matrizes de compartimento com base no argumento de densidade

O exemplo a seguir mostra o uso de a densidade Argumento do Histogram () Função para criar a matriz de histograma. Uma matriz Numpy de 20 números é criada usando a função ARANGE (). A primeira função histogram () é chamada definindo o densidade valor para Falso. A segunda função histogram () é chamada definindo o densidade valor para Verdadeiro.

# importar matriz numpy
importar numpy como np
# Crie uma matriz Numpy de 20 números seqüenciais
np_array = np.ARANGE (20)
# Calcule os dados do histograma com falsa densidade
hist_array, bin_array = np.histograma (np_array, densidade = false)
print ("a saída do histograma definindo densidade para false: \ n", hist_array)
print ("A saída da matriz de bin: \ n", bin_array)
# Calcule os dados do histograma com densidade verdadeira
hist_array, bin_array = np.histograma (np_array, densidade = true)
print ("\ nA saída do histograma, definindo a densidade para true: \ n", hist_array)
print ("A saída da matriz de bin: \ n", bin_array)

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Exemplo 4: desenhe um gráfico de barras usando dados do histograma

Você precisa instalar a Biblioteca Matplotlib do Python para desenhar o gráfico de barras antes de executar o script deste exemplo. hist_array e bin_array foram criados usando a função histogram (). Essas matrizes foram usadas na função bar () da biblioteca Matplotlib para criar o gráfico de barras.

# importar bibliotecas necessárias
importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
# Crie conjunto de dados do histograma
hist_array, bin_array = np.Histograma ([4, 10, 3, 13, 8, 9, 7], caixas = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# Defina algumas configurações para o gráfico
plt.Figura (FigSize = [10, 5])
plt.xlim (min (bin_array), max (bin_array))
plt.grade (eixo = 'y', alfa = 0.75)
plt.xlabel ('Valores da borda', fontsize = 20)
plt.ylabel ('valores de histograma', fontsize = 20)
plt.Title ('Histograma Chart', FontSize = 25)
# Crie o gráfico
plt.bar (bin_array [:-1], hist_array, largura = 0.5, cor = 'azul')
# Exiba o gráfico
plt.mostrar()

Saída:

A saída a seguir aparecerá após a execução do script acima.

Conclusão:

A função histogram () foi explicada neste tutorial usando vários exemplos simples que ajudarão os leitores a conhecer o objetivo de usar essa função e a aplicá -la corretamente no script.