Python: как создать гистограмму с одинаковыми по размеру ячейками
У меня есть набор данных, и я хочу сделать из него гистограмму. Мне нужно, чтобы ящики были такими жеразмерЯ имею в виду, что они должны содержать одинаковое количество объектов, а не более общую (numpy.histogram) проблему наличияна равном расстоянии бункера. Естественно, это произойдет за счет ширины ящиков, которая может - и, как правило, будет - отличаться.
Я укажу количество желаемых лотков и набор данных, получив взамен ребра лотков.
Example:
data = numpy.array([1., 1.2, 1.3, 2.0, 2.1, 2.12])
bins_edges = somefunc(data, nbins=3)
print(bins_edges)
>> [1.,1.3,2.1,2.12]
Таким образом, все контейнеры содержат 2 точки, но их ширина (0,3, 0,8, 0,02) различна.
Есть два ограничения: - если группа данных идентична, корзина, содержащая их, может быть больше. - если имеется N данных и запрошено M элементов, будет N / M элементов плюс один, если N% M не равно 0.
Этот фрагмент кода - некоторая бессмыслица, которую я написал, которая хорошо работала для небольших наборов данных. Что если я наберу 10 ** 9 + баллов и захочу ускорить процесс?
1 import numpy as np
2
3 def def_equbin(in_distr, binsize=None, bin_num=None):
4
5 try:
6
7 distr_size = len(in_distr)
8
9 bin_size = distr_size / bin_num
10 odd_bin_size = distr_size % bin_num
11
12 args = in_distr.argsort()
13
14 hist = np.zeros((bin_num, bin_size))
15
16 for i in range(bin_num):
17 hist[i, :] = in_distr[args[i * bin_size: (i + 1) * bin_size]]
18
19 if odd_bin_size == 0:
20 odd_bin = None
21 bins_limits = np.arange(bin_num) * bin_size
22 bins_limits = args[bins_limits]
23 bins_limits = np.concatenate((in_distr[bins_limits],
24 [in_distr[args[-1]]]))
25 else:
26 odd_bin = in_distr[args[bin_num * bin_size:]]
27 bins_limits = np.arange(bin_num + 1) * bin_size
28 bins_limits = args[bins_limits]
29 bins_limits = in_distr[bins_limits]
30 bins_limits = np.concatenate((bins_limits, [in_distr[args[-1]]]))
31
32 return (hist, odd_bin, bins_limits)