與matlab中的hist相比，為什么numpy.histogram（Python）會遺漏一個元素？

Question

我試圖將一些Matlab代碼轉換為Python，並且Matlab代碼如下所示：

[N,X] = hist(Isb*1e6, -3:0.01:0)

其中Isb是一個2048000元素的1D陣列。 N作為301元素1D陣列輸出。

我的Python代碼如下：

import numpy as np
N,X = np.histogram(Isb*1e6,np.array(-3,0.01,0.01))

但是N Python輸出是一個300元素的1D數組，其中Matlab N的最后一個元素沒有了。

有沒有辦法復制Matlab更准確的內容？

我需要N和X相同的大小，以便我可以這樣做：

loc = X < -0.75
I   = N[loc].argmax()

Answer 1

請注意，在matlab的hist(x, vec) ，vec區分bin- center，而在matlab histc(x, vec) vec定義直方圖的bin-edge 。 Numpy的直方圖似乎適用於邊緣 。 這種差異對你很重要嗎？ 它應該很容易從一個轉換到另一個，你可能需要在bin-edge的末尾添加一個額外的Inf來讓它返回你想要的額外bin。 或多或少像這樣（未經測試）：

import numpy as np

def my_hist(x, bin_centers):
    bin_edges = np.r_[-np.Inf, 0.5 * (bin_centers[:-1] + bin_centers[1:]), 
        np.Inf]
    counts, edges =  np.histogram(x, bin_edges)
    return counts

當然，它並沒有涵蓋matlab的hist提供的所有邊緣情況，但是你明白了。

Answer 2

如上所述，在matlab -3：0.01：0中指定了bin中心，即301.你在numpy中做的是指定bin-edges，所以這將比matlab中的bin少一個bin。

因此，您可以在matlab中從hist移動​​到histc，或者確保在numpy中應用相同的bin-edge。 在這種特殊情況下（等距離箱）你也可以像這樣使用numpy：

N,X = np.histogram(x, bins = n_bins, range = (xmin, xmax))

在這種情況下：301的n_bins和（-3.005,0.005）的（xmin，xmax）應該等同於matlab的hist。

也可以看看：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html