与matlab中的hist相比,为什么numpy.histogram(Python)会遗漏一个元素？

Question

我试图将一些Matlab代码转换为Python,并且Matlab代码如下所示:

[N,X] = hist(Isb*1e6, -3:0.01:0)

其中Isb是一个2048000元素的1D阵列.N作为301元素1D阵列输出.

我的Python代码如下:

import numpy as np
N,X = np.histogram(Isb*1e6,np.array(-3,0.01,0.01))

但是N Python输出是一个300元素的1D数组,其中Matlab N的最后一个元素没有了.

有没有办法复制Matlab更准确的内容？

我需要N和X相同的大小,以便我可以这样做:

loc = X < -0.75
I   = N[loc].argmax()

Answer 1

请注意,在matlab中hist(x, vec),vec区分bin- center ,而在matlab中,histc(x, vec)vec定义了柱状图的bin-edge.Numpy的直方图似乎适用于边缘.这种差异对你很重要吗？它应该很容易从一个转换为另一个,你可能需要Inf在bin-edge的末尾添加一个额外的东西,以使它返回你想要的额外bin.或多或少像这样(未经测试):

import numpy as np

def my_hist(x, bin_centers):
    bin_edges = np.r_[-np.Inf, 0.5 * (bin_centers[:-1] + bin_centers[1:]), 
        np.Inf]
    counts, edges =  np.histogram(x, bin_edges)
    return counts

当然,它并没有涵盖matlab hist提供的所有边缘情况,但你明白了.