sciPy stats.relfreq()函数| Python
原文:https://www.geesforgeks.org/scipy-stats-relfreq-function-python/
**scipy.stats.relfreq(a, numbins, defaultreallimits, weights)**是相对频率直方图，使用直方图函数。
参数: arr:【array _ like】输入数组。 numbins : 直方图使用的箱数。[Default = 10] Default real limits:(下限，上限)直方图的范围。 权重:【array _ like】每个数组元素的权重。
结果: –相对频率箱值 –每个箱的宽度 –实际下限 –加分。
代码#1:
# relative frequency
from scipy import stats
import numpy as np
arr1 = [1, 3, 27, 2, 5, 13]
print ("Array element : ", arr1, "\n")
a, b, c, d = stats.relfreq(arr1, numbins = 4)
print ("cumulative frequency : ", a)
print ("Lower Limit : ", b)
print ("bin size : ", c)
print ("extra-points : ", d)
输出:
Array element : [1, 3, 27, 2, 5, 13]
cumulative frequency : [0.66666667 0.16666667 0\. 0.16666667]
Lower Limit : -3.333333333333333
bin size : 8.666666666666666
extra-points : 0
代码#2:
# relative frequency
from scipy import stats
import numpy as np
arr1 = [1, 3, 27, 2, 5, 13]
print ("Array element : ", arr1, "\n")
a, b, c, d = stats.relfreq(arr1, numbins = 4,
weights = [.1, .2, .1, .3, 1, 6])
print ("cumfreqs : ", a)
print ("lowlim : ", b)
print ("binsize : ", c)
print ("extrapoints : ", d)
输出:
Array element : [1, 3, 27, 2, 5, 13]
cumfreqs : [0.26666667 1\. 0\. 0.01666667]
lowlim : -3.333333333333333
binsize : 8.666666666666666
extrapoints : 0
