numpy之histogram

        计算一组数据的柱状图。

numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=None, weights=None, density=None)

        a:输入数据数组；
        bins:指定统计的区间个数，可以是一个整数，也可以是一个数组，默认值为10；
        range:表示的是范围，范围仅为 (a.min(), a.max());
        weights:表示权重
        density:为True时，返回每个区间的概率密度；为False，返回每个区间中元素的个数

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
x=np.zeros(11)
for i in range(10):
    x[i]=i
print(x)
(hist, bin_edges) = np.histogram(x, bins=12,range=(0,12))
print(hist, bin_edges)
plt.hist(x,bins=12,range=(0,12))

说明：bins=12，说明有12个箱子，范围是0到12，那么均分下来，分成[0,1,2,...12]，在[0,1)之间的数是0，有2个， 在[1,2)之间的数是1，有1个...

x=np.zeros(11)
for i in range(10):
    x[i]=i
x[10]=11
print(x)
(hist, bin_edges) = np.histogram(x, bins=12)
print(hist, bin_edges)
plt.hist(x,bins=12)

 说明：bins=12，说明有12个箱子，范围是0到11，即x中最小数和最大数，那么均分下来，分成[0,0.91,...11]，在[0,0.91)之间的数是0，有1个， 在[0.91,1.83)之间的数是1，有1个...

x=np.zeros(11)
for i in range(10):
    x[i]=i
x[10]=11
print(x)
(hist, bin_edges) = np.histogram(x, bins=range(12))
print(hist, bin_edges)
plt.hist(x, bins=range(12))

 说明：bins=range(12)，说明有11个箱子，范围是0到11，这里和x无关，分成[0,1,...,11]，在[0,1)之间的数是0，有1个， 在[1,2)之间的数是1，有1个...