如何在numpy.histogram中選擇箱數？

Question

如果我使用matplotlib的直方圖，則可以選擇箱數。 但是，如何選擇numpy直方圖中的垃圾箱數量？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
array = [1,3,4,4,8,9,10,12]

range = int((max(array)) - min(array))+1
x, bins, patch = plt.hist(array, bins=range)

在這種情況下，范圍=箱數=（12-1）+1 = 12

因此，結果是x = [1. 0. 1. 2. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 1.]

但是numpy的結果是

hist, bin_edges = np.histogram(array, density=False)

numpy = [1 1 2 0 0 0 1 1 1 1] numpy_bin = [1. 2.1 3.2 4.3 5.4 6.5 7.6 8.7 9.8 10.9 12.]

使用numpy時，如何選擇箱數（= int（（max（array））-min（array））+ 1）

我想要像matplotlib一樣的結果

Answer 1

Matplotlib使用numpys直方圖，通過倉的數量簡單地增加bins=bin_range作為關鍵字參數到np.histogram ：

hist, edges = np.histogram(array, bins=bin_range, density=False)

如果range是整數， bin_range得到等大小的bin的bin_range數量。 np.histogram中bins='auto'的默認值為bins='auto' ，它使用一種算法來確定bin的數量。 有關更多信息， 請訪問： https : //docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/genic/numpy.histogram.html

array = [1,3,4,4,8,9,10,12]
bin_range = int((max(array)) - min(array))+1
x, bins, patch = plt.hist(array, bins=bin_range)

x
array([ 1.,  0.,  1.,  2.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.,  0.,  1.])

hist, edges = np.histogram(array, bins=bin_range)

hist
array([1, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1], dtype=int64)

bins == edges
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True,  True,  True], dtype=bool)