experimental.histogram() 函数

experimental.histogram() 通过计算一组桶的数据频率来近似数据集的累积分布。

一个桶由一个上限定义，所有小于或等于该上限的数据点都计入该桶。桶计数是累积的。

函数行为

• 为每个输入表输出一个表。
• 每个输出表代表一个唯一的直方图。
• 输出表与相应的输入表具有相同的分组键。
• 删除不属于分组键的列。
• 添加一个 le 列来存储上限值。
• 将桶计数存储在 _value 列中。

函数类型签名

(<-tables: stream[{A with _value: float}], bins: [float], ?normalize: bool) => stream[{A with le: float, _value: float}]

参数

bins

（必需）用于计算直方图频率的上限列表，包括数据集的最大值。

如果不知道最大值，则此值可以设置为正无穷大 (float(v: "+Inf"))。

桶辅助函数

以下辅助函数可用于生成桶。

• linearBins()
• logarithmicBins()

normalize

将计数转换为 0 到 1 之间的频率值。默认为 false。

注意：归一化的直方图不能通过求和它们的计数来聚合。

tables

输入数据。默认为管道转发数据 (<-)。

示例

从输入数据创建直方图

import "experimental"
import "sampledata"

sampledata.float()
    |> experimental.histogram(
        bins: [
            0.0,
            5.0,
            10.0,
            15.0,
            20.0,
        ],
    )