Sonderhist einfache Histogrammklassen, die für die Datenmanipulation ausgelegt sind
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Sonderhist Ranking & Zusammenfassung

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Daten Klassen Datenmanipulation Histogramm Histogrammklassen

Sonderhist Beschreibung

Einfache Histogrammklassen, die für die Datenmanipulation ausgelegt sind MATPLOTLIB-Histogramme sind um die Zeichnung, keine Datenmanipulation ausgerichtet. Numpy Direct-Unterstützung für Histogramme ist äußerst begrenzt und nicht sehr von Matpotlib sehr unterschiedlich. SimpleHist soll in eine Reihe von sehr leichten Klassen zum Mischen von Daten umkehren. Dies ist sehr viel Arbeitsaufwand Einige Tests, wie z. B. die Pyroot-basierten Tests, müssen explizit ausgeführt werden (oder durch Python2.7> ungezwungenste Entdeckung). Im Moment erfordert der Wurzeltest Pyroot, weshalb es nicht standardmäßig betrieben wird, da nicht viele Personen (oder brauchen) diese Abhängigkeit.Deage: Eine Zusammenfassung der Nutzung aus den HISTs.Py docstring folgt: Importieren: >>> von SimpleHist importieren Histinitialise mit Bin-Indizes: >>> A = HIST () >>> A.Binccount 3 >>> a.Bins (0, 1, 2, 3) >>> A.Data-Array (), gegebenenfalls Daten einschließen: >>> a = hist (, Daten = ) >>> A.Data-Array (, dtype = int) >>> A.Data-Array () Sie können arithmetische Operationen an Ort und Weise oder getrennt: >>> a = hist (, Daten = ) >>> B = A + A >>> B - = A >>> A.Data == B.Data Array (, DTYPE = BOOL) und Sie können Bins von Werten füllen: >> > a = hist () >>> a.Fill (1.4, Gewicht = 3) >>> A.Data-Array () Auch aus Bereich: >>> a = hist () >>> a.Fill (-10) >>> a.underflow 1.0Wenn Sie Pyroot verwenden, können Sie von 1D Hi konvertieren STOGRAMS: >>> Typ (Quelle) >>> Convert = FromTH1 (Quelle) >>> TYPE (CONVERT) und Sie können Histogramme anziehen, verwenden Eine der Optionen, die an matpllotlib.pyplot.hist übergeben werden können: >>> hist_object.draw_hist (lw = 2) Anforderungen: · Python

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