numpy 高阶函数 —— np.histogram

np.diff(a, n=1, axis=-1)：n 表示差分的阶数；

>> x = np.array([1, 2, 4, 7, 0])
>> np.diff(x)
array([ 1,  2,  3, -7])
>> np.diff(x, n=2)
array([  1,   1, -10])

1. np.histogram

官方文档：numpy.histogram — NumPy v1.12 Manual

numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, density=None)
- 返回值，有两个，
  - hist : array
  - bin_edges : array of dtype float，bin edges 的长度要是 hist 的长度加1，bin edges (length(hist)+1)，也即 (bin_edges[0], bin_edges[1]) ⇒ hist[0]，….，(bin_edges[-2], bin_edges[-1]) ⇒ hist[-1]，bin_edges 参数与输入参数的 bins 保持一致；

>>> a = np.arange(5)
>>> hist, bin_edges = np.histogram(a, density=True)
>>> hist
array([ 0.5,  0. ,  0.5,  0. ,  0. ,  0.5,  0. ,  0.5,  0. ,  0.5])
>>> hist.sum()
2.4999999999999996>>> np.sum(hist*np.diff(bin_edges))
1.0# hist*np.diff(bin_edges) ⇒ 其实表示一种概率分布；

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