scipy.ndimage.

histogram

scipy.ndimage.histogram(input, min, max, bins, labels=None, index=None)

Berechnet das Histogramm der Werte eines Arrays, optional nach Labels.

Histogram berechnet die Häufigkeit von Werten in einem Array innerhalb von Bins, die durch min, max und bins bestimmt werden. Die Schlüsselwörter labels und index können den Umfang des Histogramms auf bestimmte Teilbereiche innerhalb des Arrays beschränken.

Parameter:

inputarray_like

Daten, für die das Histogramm berechnet werden soll.

min, maxint

Minimaler und maximaler Wert des Bereichs der Histogramm-Bins.

binsint

Anzahl der Bins.

labelsarray_like, optional

Labels für Objekte in input. Wenn nicht None, muss die gleiche Form wie input haben.

indexint oder Sequenz von ints, optional

Label oder Labels, für die das Histogramm berechnet werden soll. Wenn None, werden alle Werte verwendet, bei denen das Label größer als Null ist.

Rückgabe:

histndarray

Histogramm-Zählungen.

Beispiele

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>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[ 0.    ,  0.2146,  0.5962,  0.    ],
...               [ 0.    ,  0.7778,  0.    ,  0.    ],
...               [ 0.    ,  0.    ,  0.    ,  0.    ],
...               [ 0.    ,  0.    ,  0.7181,  0.2787],
...               [ 0.    ,  0.    ,  0.6573,  0.3094]])
>>> from scipy import ndimage
>>> ndimage.histogram(a, 0, 1, 10)
array([13,  0,  2,  1,  0,  1,  1,  2,  0,  0])

Mit Labels und ohne Indizes werden Nicht-Null-Elemente gezählt.

>>> lbl, nlbl = ndimage.label(a)
>>> ndimage.histogram(a, 0, 1, 10, lbl)
array([0, 0, 2, 1, 0, 1, 1, 2, 0, 0])

Indizes können verwendet werden, um nur bestimmte Objekte zu zählen.

>>> ndimage.histogram(a, 0, 1, 10, lbl, 2)
array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0])

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