Tutoriel d'histogramme Python Numpy

Un histogramme est une cartographie des intervalles aux fréquences. Il est utilisé pour approximer la fonction de densité de probabilité de la variable particulière. Il est connu comme le graphique de la barre également. De nombreuses options sont disponibles dans Python pour construire et tracer des histogrammes. La bibliothèque Numpy de Python est utile pour les opérations scientifiques et mathématiques. L'une des caractéristiques importantes de cette bibliothèque est d'implémenter l'histogramme en utilisant la fonction histogramme (). Cette fonction est utilisée pour créer l'histogramme qui représente graphiquement la distribution de fréquence des données. Dans l'histogramme, les intervalles de classe sont représentés par des bacs qui ressemblent à des rectangles horizontaux, et la hauteur variable représente les fréquences. La connaissance de la création de Numpy Array est nécessaire pour comprendre les exemples indiqués dans ce tutoriel.

Syntaxe:

nombant.histogramme (input_array, bacs = 10, plage = aucun, normed = aucun, poids = aucun, densité = aucun)

Cette fonction peut prendre six arguments pour retourner l'histogramme calculé d'un ensemble de données. Les objectifs de ces arguments sont expliqués ci-dessous.

• input_array: Il s'agit d'un argument obligatoire qui est utilisé pour calculer l'ensemble de données d'histogramme.
• bacs: Il s'agit d'un argument facultatif qui peut prendre entier ou un ensemble de valeurs entières ou de chaîne. Il est utilisé pour définir le nombre de bacs à largeur égale. Un tableau de bords de bac peut être défini qui augmente monotone. Il peut également inclure le bord le plus à droite qui peut utiliser des largeurs de bacs non uniformes. Dans la nouvelle version Numpy, la valeur de la chaîne peut être utilisée pour cet argument.
• gamme: Il s'agit d'un argument facultatif qui est utilisé pour définir les gammes de haut niveau des bacs. La valeur de plage par défaut est définie en utilisant Max () et min () les fonctions. Le premier élément de la plage doit être inférieur ou égal au deuxième élément.
• Normé: Il s'agit d'un argument facultatif qui est utilisé pour récupérer le nombre d'échantillons dans chaque bac. Il peut renvoyer une fausse sortie pour les largeurs de bacs inégales.
• Poids: Il s'agit d'un argument facultatif qui est utilisé pour définir le tableau qui contient des valeurs de poids.
• densité: C'est un argument facultatif qui peut prendre n'importe quelle valeur booléenne. Si la valeur de cet argument est vraie, le nombre d'échantillons dans chaque bac sera retourné; Sinon, les valeurs de la fonction de densité de probabilité seront renvoyées.

Cette fonction peut renvoyer deux tableaux. L'un est le tableau historique qui contient l'ensemble des données d'histogramme. Un autre est le tableau de bord qui contient les valeurs du bac.

Exemple 1: Imprimez le tableau d'histogramme

L'exemple suivant montre l'utilisation de la fonction histogram () avec un tableau unidimensionnel et l'argument des bacs avec les valeurs séquentielles. Un tableau de 5 nombres entiers a été utilisé comme tableau d'entrée, et un tableau de 5 valeurs séquentiels a été utilisé comme valeur de bacs. Le contenu du tableau d'histogramme et du tableau de bacs s'imprimera en tant que sortie.

# Importer la bibliothèque Numpy
Importer Numpy comme NP
# Appel histogram () Fonction qui renvoie les données de l'histogramme
np_array = np.histogramme ([10, 3, 8, 9, 7], bacs = [2, 4, 6, 8, 10])
# Imprimez la sortie de l'histogramme
print ("La sortie de l'histogramme est: \ n", np_array)

Sortir:

La sortie suivante apparaîtra après avoir exécuté le script ci-dessus.

Exemple 2: Imprimez les tableaux d'histogramme et de bacs

L'exemple suivant montre comment le tableau d'histogramme et le tableau de bac peuvent être créés en utilisant la fonction histogramme (). Un tableau Numpy a été créé en utilisant la fonction ARANGE () dans le script. Ensuite, la fonction histogrogramme () a appelé à renvoyer séparément le tableau d'histogramme et les valeurs du tableau de bacs.

# Importer la bibliothèque Numpy
Importer Numpy comme NP
# Créer un tableau Numpy à l'aide d'Arange ()
np_array = np.Arange (90)
# Créer des données d'histogramme
hist_array, bin_array = np.histogramme (np_array, bacs = [0, 10, 25, 45, 70, 100])
# Imprimer le tableau d'histogramme
Print ("Les données du tableau d'histogramme sont:", Hist_array)
# Tableau de poubelle imprimé
Print ("Les données du tableau des bacs sont:", bin_array)

Sortir:

La sortie suivante apparaîtra après avoir exécuté le script ci-dessus.

Exemple 3: Imprimez l'histogramme et les tableaux de bacs basés sur l'argument de la densité

L'exemple suivant montre l'utilisation de la densité argument de la fonction histogrogramme () pour créer le tableau d'histogramme. Un tableau Numpy de 20 nombres est créé en utilisant la fonction Arange (). La première fonction histogrogramme () est appelée en définissant le densité valeur de FAUX. La deuxième fonction histogrogramme () est appelée en définissant le densité valeur de Vrai.

# Importer un tableau Numpy
Importer Numpy comme NP
# Créez un tableau Numpy de 20 nombres séquentiels
np_array = np.Arange (20)
# Calculez les données de l'histogramme avec une fausse densité
hist_array, bin_array = np.histogramme (np_array, densité = false)
Print ("La sortie de l'histogramme en définissant la densité sur false: \ n", hist_array)
print ("La sortie du tableau bac: \ n", bin_array)
# Calculez les données de l'histogramme avec une vraie densité
hist_array, bin_array = np.histogramme (np_array, density = true)
Imprimer ("\ nThe Histogram Sortie en définissant la densité sur true: \ n", hist_array)
print ("La sortie du tableau bac: \ n", bin_array)

Sortir:

La sortie suivante apparaîtra après avoir exécuté le script ci-dessus.

Exemple 4: Dessinez un graphique à barres à l'aide de données d'histogramme

Vous devez installer la bibliothèque Matplotlib de Python pour dessiner le graphique à barres avant d'exécuter le script de cet exemple. hist_array et bin_array ont été créés en utilisant la fonction histogram (). Ces tableaux ont été utilisés dans la fonction BAR () de la bibliothèque Matplotlib pour créer le graphique à barres.

# Importer les bibliothèques nécessaires
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Numpy comme NP
# Créer un ensemble de données d'histogramme
hist_array, bin_array = np.Histogramme ([4, 10, 3, 13, 8, 9, 7], bacs = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])
# Définissez quelques configurations pour le graphique
PLT.Figure (FigSize = [10, 5])
PLT.xlim (min (bin_array), max (bin_array)))
PLT.grille (axe = 'y', alpha = 0.75)
PLT.xlabel («Valeurs de bord», fonSSIZE = 20)
PLT.yLabel («Valeurs d'histogramme», FonTSize = 20)
PLT.Titre ('Histogram Chart', FontSize = 25)
# Créez le graphique
PLT.bar (bin_array [: - 1], hist_array, largeur = 0.5, color = 'bleu')
# Afficher le graphique
PLT.montrer()

Sortir:

La sortie suivante apparaîtra après avoir exécuté le script ci-dessus.

Conclusion:

La fonction histogram () a été expliquée dans ce tutoriel en utilisant divers exemples simples qui aideront les lecteurs à connaître le but de l'utilisation de cette fonction et de l'appliquer correctement dans le script.