极客教程Numpy中有哪些可替代R中pretty（）函数的Python函数
在本文中，我们将介绍在Numpy中可用的函数，这些函数可以替代R中pretty()函数。在数据统计和机器学习等领域中，这些函数非常有用。
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Numpy中的函数
numpy.linspace()
numpy.linspace()是一个返回指定范围内的等间隔数字的函数。该函数的语法如下：
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
参数说明：
start：序列的起始值。stop：序列的终止值。num：生成的样本数量。endpoint：序列中是否包含stop值。retstep：如果为True，则返回样本的步长。dtype：数组的类型。
让我们看一个例子：
import numpy as np
x = np.linspace(0, 1, 11)
print(x)
输出：
[0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1. ]
在这个例子中，我们生成了一个在0到1之间的等间隔的样本，共有11个数字。
numpy.around()
numpy.around()是一个四舍五入到指定小数位数的函数。该函数的语法如下：
numpy.around(a, decimals=0)
参数说明：
a：输入的数值。decimals：保留的小数位数。
让我们看一个例子：
import numpy as np
x = np.array([1.2, 2.6, 3.5, 4.1, 5.9])
y = np.around(x)
z = np.around(x, decimals=1)
print(x)
print(y)
print(z)
输出：
[1.2 2.6 3.5 4.1 5.9]
[1. 3. 4. 4. 6.]
[1.2 2.6 3.5 4.1 5.9]
在这个例子中，我们使用numpy.around()函数将数组x四舍五入为最接近的整数，或保留一个小数位。
numpy.histogram()
numpy.histogram()是一个计算直方图的函数。直方图是一种将数据分成一组组的图表方式，其中每组代表一个范围。该函数的语法如下：
numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, density=None)
参数说明：
a：输入数据。bins：直方图中的组数。range：数据的范围。normed：弃用。weights：每个元素的权重。density：弃用。
让我们看一个例子：
import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
hist, bin_edges = np.histogram(x, bins=10, range=(-5, 5))
print(hist)
print(bin_edges)
输出：
[ 0 2 13 64 180 298 275 134 32 2]
[-5. -4. -3. -2. -1. 0. 1. 2. 3. 4. 5.]
在这个例子中，我们生成了一个包含1000个随机数的数组，然后计算了数据的直方图。
总结
在本文中，我们介绍了几个在Numpy中可用的函数，这些函数可以替代R中pretty()函数。这些函数是numpy.linspace()，numpy.around()和numpy.histogram()。使用这些函数，我们可以轻松地处理数据和计算统计量。