Numpy Numpy: 使用无限范围的 bins

在本文中，我们将介绍如何在Numpy中使用无限范围的bins。

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Numpy中的bins

在处理数据时，分析数据分布是非常重要的。Numpy中的histogram函数能够统计数据中各个区间的数量，帮助我们快速了解数据分布情况。

在Numpy中，histogram函数需要指定数据和bins参数。bins参数是一个用于划分数据范围的数组，它定义了划分的区间。比如：

import numpy as np 

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
bins = np.array([0, 2, 4, 6]) 
hist, bins = np.histogram(data, bins=bins) 

print(hist) 
print(bins) 

输出：

[1 2 2] 
[0 2 4 6] 

我们可以看到，bins参数中指定了0~2，2~4，4~6三个区间，histogram函数统计了数据中落在这三个区间内的数量。

使用无限范围的bins

在有些场景下，我们不知道数据的具体范围。比如：我们需要统计一组数据中的最小值和最大值，并将数据分成10个区间。此时，我们需要将数据的范围分成10个区间，但是在不知道数据范围的情况下，如何设置bins参数呢？

这时，我们可以使用无限范围的bins参数。在Numpy中，无限范围的bins参数可以用np.inf（正无穷）和-np.inf（负无穷）来表示。比如：

import numpy as np 

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
bins = np.array([-np.inf, 2, 4, np.inf]) 
hist, bins = np.histogram(data, bins=bins) 

print(hist) 
print(bins) 

我们可以看到，bins参数中使用了-np.inf和np.inf来定义区间，这表示数据的最小值和最大值。histogram函数会自动将数据分成三个区间。

示例

下面，我们使用一个示例来演示如何使用无限范围的bins。设想我们需要统计一组数据中的最小值和最大值，并将数据分成10个区间。数据如下：

data = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 2.1, 2.2, 2.3, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8])

这时，我们可以先使用Numpy中的min和max函数计算数据的最小值和最大值：

min_value = np.min(data) 
max_value = np.max(data) 

接下来，我们使用这个最小值和最大值来定义bins参数：

step = (max_value - min_value) / 10 
bins = np.arange(min_value, max_value + step, step) 
bins = np.append(-np.inf, np.append(bins, np.inf)) 

这里的步长是 (max_value – min_value) / 10，我们将这个步长插入到最小值和最大值之间，组成数组得到bins。再将-np.inf和np.inf插入到bins的两端，得到无限范围的bins参数。

最后，我们使用histogram函数进行统计：

hist, bins = np.histogram(data, bins=bins) 

运行结果：

array([3, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 2, 2, 1]) 
array([-inf, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.1, 1.3, 1.5, 1.7, 1.9, 2.1, inf])

我们可以看到，hist数组中记录了数据落在各个区间内的数量。bins数组中包含了无限范围的bins，我们可以使用它来了解数据的具体分布情况。

总结

在本文中，我们介绍了如何在Numpy中使用无限范围的bins参数。这种方法通常在我们不知道数据范围的情况下很有用。同时，我们也提供了一个具体的示例，帮助大家更好地理解如何使用无限范围的bins参数。