cupy.histogram#

cupy.histogram(x, bins=10, range=None, weights=None, density=False)[源代码][源代码]#

计算一组数据的直方图。

参数:

  • x (cupy.ndarray) – 输入数组。

  • bins (int or cupy.ndarray) – 如果 bins 是一个整数，它表示箱的数量。如果 bins 是一个 ndarray，它表示箱的边缘。

  • range (2-tuple of float, optional) – 箱子的下限和上限范围。如果没有提供，范围就是简单的 (x.min(), x.max())。范围外的值将被忽略。范围的第一个元素必须小于或等于第二个元素。range 也会影响自动箱子计算。虽然箱子宽度是根据 range 内的实际数据计算为最佳的，但箱子数量将填充整个范围，包括不包含数据的那些部分。

  • density (bool, optional) – 如果为 False ，默认情况下，返回每个箱子中的样本数量。如果为 True ，则返回箱子处的概率 密度 函数，bin_count / sample_count / bin_volume。

  • weights (cupy.ndarray, optional) – 一个权重数组，形状与 x 相同。x 中的每个值仅将其相关权重贡献给箱计数（而不是 1）。

返回:

(hist, bin_edges) 其中 hist 是一个存储直方图值的 cupy.ndarray，而 bin_edges 是一个存储箱边的 cupy.ndarray。

返回类型:

tuple

警告

此功能可能会同步设备。

参见

numpy.histogram()