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 для гистограммы.

Обратите внимание на необычную интерпретацию образца при использовании array_like:

• Когда массив, каждая строка представляет координату в D-мерном пространстве — например, histogramdd(np.array([p1, p2, p3])).
• Когда array_like, каждый элемент представляет список значений для отдельной координаты — например, histogramdd((X, Y, Z)).

Предпочтительнее использовать первый вариант.

binssequence or int, optional

Спецификация бинов:

• Последовательность массивов, описывающих монотонно возрастающие границы бинов по каждой размерности.
• Число бинов для каждой размерности (nx, ny, … = bins).
• Число бинов для всех размерностей (nx=ny=…=bins).

rangesequence, optional

Последовательность длины D, каждый элемент — это необязательная пара (нижняя, верхняя) кортеж, задающая внешние границы бинов, которые будут использоваться, если границы не заданы явно в bins. Вход None в последовательности приводит к использованию минимального и максимального значений для соответствующей размерности. По умолчанию, None, эквивалентно передаче кортежа из D None значений.

densitybool, optional

Если False, по умолчанию, возвращает количество образцов в каждом бине. Если True, возвращает плотность функции распределения вероятностей в бине, bin_count / sample_count / bin_volume.

normedbool, optional

Псевдоним для аргумента density, который ведет себя идентично. Чтобы избежать путаницы с сломанным аргументом normed для histogram, следует предпочесть density.

weights(N,) array_like, optional

Массив значений w_i, взвешивающий каждый образец (x_i, y_i, z_i, …). Веса нормализуются до 1, если normed = True. Если normed = False, значения возвращаемой гистограммы равны сумме весов, принадлежащих образцам, попадающим в каждый bin.

Возвращает

Hndarray

Многомерная гистограмма образца x. См. normed и weights для различных возможных семантик.

edgeslist

Список из D массивов, описывающих границы бинов для каждой размерности.

См. также

histogram

1-мерная гистограмма

histogram2d

2-мерная 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)