选择直方图中的 bin 数量一直是让我思考很多的事情。根据选择的箱数,当时的图表看起来有很大不同,也可能导致不同的解释。
下面是平方根规则,我在大多数情况下将其用作选择箱数的拇指规则。
在此处发布此问题以听取其他意见。
data_pts = len(np.array(data))
bin_cnt = int(np.sqrt(data_pts))
plt.hist(data, bins=bin_cnt)
选择直方图中的 bin 数量一直是让我思考很多的事情。根据选择的箱数,当时的图表看起来有很大不同,也可能导致不同的解释。
下面是平方根规则,我在大多数情况下将其用作选择箱数的拇指规则。
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data_pts = len(np.array(data))
bin_cnt = int(np.sqrt(data_pts))
plt.hist(data, bins=bin_cnt)
另一种方法是来自天文时间序列分析研究的贝叶斯块。六、Scargle 等人的贝叶斯块表示。
贝叶斯块是一种动态直方图方法,它优化几个可能的适应度函数中的一个来确定数据的最佳分箱,其中箱的宽度不一定是均匀的。