numpy.histogramdd

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

Вычисление многомерной гистограммы данных.

Параметры:

sample(N, D) массив или (N, D) массив-подобный объект

Данные для гистограммы.

Обратите внимание на необычную интерпретацию sample, когда он является массивом-подобным объектом:

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

В первом случае следует предпочитать.

binsпоследовательность или целое число, необязательно

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).

rangeпоследовательность, необязательно

Последовательность длиной D, каждый элемент — необязательная кортеж (нижний, верхний) определяющий внешние границы бинов, используемые, если границы не заданы явно в bins. Значение None в последовательности приводит к использованию минимального и максимального значений для соответствующей размерности. По умолчанию, None, эквивалентно передаче кортежа из D значений None.

densitybool, необязательно

Если False (по умолчанию), возвращает количество выборок в каждом бине. Если True, возвращает плотность вероятности в бине, bin_count / sample_count / bin_volume.

weights(N,) массив-подобный объект, необязательно

Массив значений w_i, взвешивающие каждую выборку (x_i, y_i, z_i, …). Веса нормализуются до 1, если density равно True. Если density равно False, значения возвращаемой гистограммы равны сумме весов, принадлежащих выборкам, попадающим в каждый бине.

Возвращаемое значение:

Hndarray

Многомерная гистограмма sample x. Смотрите density и weights для разных возможных семантик.

edgesкортеж ndarrays

Кортеж 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)