numpy.histogramdd

numpy.histogramdd(sample, bins=10, range=None, normed=None, weights=None, density=None) [source]

Вычисление многомерной гистограммы некоторых данных.

Параметры:

sample : (N, D) array, or (D, N) array_like Данные, которые нужно гистограммировать. Обратите внимание на необычную интерпретацию образца при использовании типа данных array_like: Когда массив, каждая строка представляет координаты в D-мерном пространстве — например, histogramgramdd(np.array([p1, p2, p3])). Когда array_like, каждый элемент представляет список значений для одной координаты — например, histogramgramdd((X, Y, Z)). Предпочтительнее использовать первый вариант. bins : sequence or int, optional Определение бинов: Последовательность массивов, описывающих монотонно возрастающие границы бинов вдоль каждой размерности. Количество бинов для каждой размерности (nx, ny, … =bins) Количество бинов для всех размерностей (nx=ny=…=bins). range : sequence, optional Последовательность длиной D, каждый элемент — это необязательная кортеж (нижний, верхний), задающий внешние границы бинов, которые будут использованы, если границы не заданы явно в bins. Вход None в последовательности приводит к использованию минимальных и максимальных значений для соответствующей размерности. По умолчанию None эквивалентно передаче кортежа из D значений None. density : bool, optional Если False (по умолчанию), возвращает количество образцов в каждом бине. Если True, возвращает функцию плотности вероятности в бине, bin_count / sample_count / bin_volume. normed : bool, optional Псевдоним для аргумента density, который ведет себя идентично. Чтобы избежать путаницы с поврежденным аргументом normed в histogram, следует использовать density. weights : (N,) array_like, optional Массив значений w_i, взвешивающих каждый образец (x_i, y_i, z_i, …). Веса нормализуются до 1, если normed равно True. Если normed равно False, значения возвращаемой гистограммы равны сумме весов, относящихся к образцам, попадающим в каждый bin.

Возвращает:

H : ndarray Многомерная гистограмма образца x. См. normed и weights для различных возможных семантик. edges : list Список из D массивов, описывающих границы бинов для каждой размерности.

См. также

histogram

1-D гистограмма

histogram2d

2-D гистограмма

Примеры

>>> r = np.random.randn(100,3)
>>> H, edges = np.histogramdd(r, bins = (5, 8, 4))
>>> H.shape, edges[0].size, edges[1].size, edges[2].size
((5, 8, 4), 6, 9, 5)