多功能、高性能的numpy直方图工具包。
histbook的Python项目详细描述
histbook从numpy数组计算直方图。它不同于大多数其他的直方图工具，因为它的直方图主要是数字表，而不是显示图形。直方图可以通过一个大型数据集迭代填充和重新填充，也可以并行填充，然后再与addition*结合使用。直方图具有任意多个维度，具有方便的选择、重新绑定和投影到低维空间的方法。
轴维度由代数表达式管理，而不是字符串标签或索引位置，因此它们是可计算的：一个名为^ {TT1}$的轴需要两个NUPY数组，^ {TT2} $和^ {TT3}$，在填充直方图之前将被添加。不同轴上的表达式或同一本“书”（命名直方图的集合）中的不同直方图以优化的方式计算，尽可能重用子表达式，以便在不放弃清晰度的情况下更快地填充。
直方图数据可以导出为各种格式，例如Pandas、ROOT和HEPData。它也可以用Vega-Lite绘制，这使得将数据的许多维度投影为覆盖和网格的工作变得很短。
（*在这方面，histbook就像是为粒子物理学开发的历史编程包，从1970年代的CERN HBOOK（名称相似）到现在的ROOT。）
安装
像任何其他python包一样安装histbook:
pip install histbook --user
或者类似的（如果您愿意，可以使用sudo，--user，virtualenv，或者在conda中使用pip）。
建议依赖项：
- Pandas更方便地编程访问bin内容
- Jupyter Notebook用于隔行组织编程和绘图
- JupyterLab对于一个完整的类似ide的环境
- ipyvega查看jupyter笔记本中的绘图（jupyterlab不需要）
- Altair将柱状图与牵牛星图形混合（在jupyter笔记本和jupyterlab中都可用）
- VegaScope在网页浏览器中查看绘图，而不使用jupyter
- ROOT在完整的统计工具包中分析直方图
- uproot在没有完整根框架的情况下访问根文件
教程
有关tutorial，请参见project homepage。
交互式教程
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