numpy.histogram

numpy.histogram(a, bins=10, range=None, weights=None, density=False)

import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 100, 100)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(data)

print("直方图数据：", hist)
print("直方图分桶边界：", bins)

直方图数据： [12  8  9  8 11  9  9 11  6 17]
直方图分桶边界： [ 0.  9. 18. 27. 36. 45. 54. 63. 72. 81. 90.]

import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 100, 100)

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(data, bins=5, range=(0, 100))

print("直方图数据：", hist)
print("直方图分桶边界：", bins)

直方图数据： [20 20 22 16 22]
直方图分桶边界： [  0.  20.  40.  60.  80. 100.]

import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randint(0, 100, 100)

# 计算归一化直方图
hist, bins = np.histogram(data, bins=10, density=True)

print("归一化直方图数据：", hist)
print("直方图分桶边界：", bins)

归一化直方图数据： [0.01 0.03 0.07 0.06 0.05 0.1  0.07 0.1  0.3  0.21]
直方图分桶边界： [ 0.  10.  20.  30.  40.  50.  60.  70.  80.  90. 100.]