Python数据分析：如何使用np.histogram函数进行数据统计分析

一、什么是np.histogram函数

np.histogram函数是numpy库中用于对数据进行统计分析的函数，可以轻松地计算出数据集的频数分布情况。

该函数接受两个参数，第一个参数是数据集，第二个参数是划分数据的bins个数或边缘值。函数返回一个二元组，其中第一个元素是频数的列表，第二个元素是数据的范围。

import numpy as np

data = np.random.randn(1000)    # 随机生成1000个数据
hist, bins = np.histogram(data, bins=10)    # 将数据划分为10个bins，并计算频数分布
print(hist)
print(bins)

二、np.histogram函数的常用参数与用法

1、bins参数：用于设置数据的划分方式，可以是整数，表示分段的个数，也可以是实数序列，表示分段的边缘值。默认为10，通常建议根据数据的实际情况进行调整。

2、range参数：用于设置数据的范围，计算出的频数分布将会在该范围内展示。同样可以是整数或实数序列，不设置时以数据集的最小值和最大值为范围。

3、density参数：用于确定频数分布是否标准化，即是否除以总数使得和为1。默认为False。

4、cumulative参数：用于计算累积频数分布，即小于等于该值的频数之和。默认为False。

import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, 1000)    # 生成数据集
hist, bins = np.histogram(data, bins=20, range=(-5, 5), density=True, cumulative=True)    
# 将数据划分为20个bins，并计算标准化的累积频数分布
print(hist)
print(bins)

三、np.histogram函数在数据可视化中的应用

np.histogram函数可以将数据集实现快速地转化为频数分布直方图进行可视化展示，帮助研究人员更直观地理解数据集的特征。

例如，我们可以将数据集的频数分布直方图与正态分布的密度曲线进行比较，进一步探究数据的分布情况。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

data = np.random.normal(0, 1, 1000)
hist, bins = np.histogram(data, bins=20, density=True)    # 将数据划分为20个bins，并计算标准化频数分布

# 绘制频数分布直方图
plt.hist(data, bins=bins, density=True, alpha=0.5, color='blue')

# 绘制正态分布曲线
mu, std = norm.fit(data)
x = np.linspace(bins[0], bins[-1], 100)
p = norm.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)

plt.show()

四、np.histogram函数的其他应用场景

np.histogram函数不仅可以用于单个数据集的分析，还可以用于多个数据集之间的比较分析。

例如，我们可以通过np.histogram函数将多个数据集的频数分布直方图绘制在同一张图中，以比较他们的分布情况。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(2, 1, 1000)
data3 = np.random.normal(-2, 1, 1000)

# 将多个数据集划分为20个bins，并计算标准化频数分布
hist1, bins1 = np.histogram(data1, bins=20, density=True)
hist2, bins2 = np.histogram(data2, bins=20, density=True)
hist3, bins3 = np.histogram(data3, bins=20, density=True)

# 绘制频数分布直方图
plt.hist(data1, bins=bins1, density=True, alpha=0.5, color='blue')
plt.hist(data2, bins=bins2, density=True, alpha=0.5, color='green')
plt.hist(data3, bins=bins3, density=True, alpha=0.5, color='red')

plt.show()