方便直观的直方图，相关性最小
pyhistogram的Python项目详细描述
===
pyhistogram
===
**这是一个早期版本，尚未发布。如果遇到问题，请在github上提交问题**
pyhistogram是一个纯python的包，用于轻松处理直方图数据。它提供的功能比pythons内置的“collections”功能多得多。
pyhistogram接口深受优秀rootpy包的启发，然而，它依赖于巨大的粒子物理根框架——这种依赖性很难为小型项目所证明。目前pyhistogram根本没有依赖关系。如果要使用内置打印功能，则matplotlib是可选的。这也意味着这个包的性能远不及rootpy/root解决方案，但对于大多数用例来说应该足够了。在任何情况下，将来都有可能添加numpy作为依赖项来使用它的一些特性并提高这个包的性能。
目前，pyhistogram只支持一维直方图，但设计时考虑到了更高的维度。
让它旋转一下：
=======
一个正确的文档在todo列表中，但现在我建议您查看unittests。
安装pyhistogram:
-
：：
pip安装pyhistogram
固定宽度垃圾桶
>h1d=hist1d（5，--2，2，4）
可变宽度垃圾桶
>h1d=hist1d（[-10，--3.2，5.2，35.]）
>可以在循环中填写直方图：
>>>>>>
>>>
>>>gt；随机导入
>>；h=hist1d（10，--4，4，12）
>>>>>gt；对于我在xrange范围内的人来说，h=hist1d（10，-，--4，4，4，12）
>>
>>>>>>>>gt>>gt（1000）：
>；>；0]
2元组中的每个值都可以关联一个权重：
——0]
DateTime支持也不费吹灰之力：从DateTime导入DateTim
h=hist1d（4，DateTime（2014，1，1，12，0），DateTime（2014，1，1，16，0））
h.fill（DateTime（2014，1，1，13，0））
方便性：
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>['james'，'bond']['james'，'bond']>>>>>>
>>>>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>是的
5）
sample=np.random.normal（size=500）
pyhistogram
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**这是一个早期版本，尚未发布。如果遇到问题，请在github上提交问题**
pyhistogram是一个纯python的包，用于轻松处理直方图数据。它提供的功能比pythons内置的“collections”功能多得多。
pyhistogram接口深受优秀rootpy包的启发，然而，它依赖于巨大的粒子物理根框架——这种依赖性很难为小型项目所证明。目前pyhistogram根本没有依赖关系。如果要使用内置打印功能，则matplotlib是可选的。这也意味着这个包的性能远不及rootpy/root解决方案，但对于大多数用例来说应该足够了。在任何情况下，将来都有可能添加numpy作为依赖项来使用它的一些特性并提高这个包的性能。
目前，pyhistogram只支持一维直方图，但设计时考虑到了更高的维度。
让它旋转一下：
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一个正确的文档在todo列表中，但现在我建议您查看unittests。
安装pyhistogram:
-
：：
pip安装pyhistogram
固定宽度垃圾桶
>h1d=hist1d（5，--2，2，4）
可变宽度垃圾桶
>h1d=hist1d（[-10，--3.2，5.2，35.]）
>可以在循环中填写直方图：
>>>>>>
>>>
>>>gt；随机导入
>>；h=hist1d（10，--4，4，12）
>>>>>gt；对于我在xrange范围内的人来说，h=hist1d（10，-，--4，4，4，12）
>>
>>>>>>>>gt>>gt（1000）：
>；>；0]
2元组中的每个值都可以关联一个权重：
——0]
DateTime支持也不费吹灰之力：从DateTime导入DateTim
h=hist1d（4，DateTime（2014，1，1，12，0），DateTime（2014，1，1，16，0））
h.fill（DateTime（2014，1，1，13，0））
方便性：
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>['james'，'bond']['james'，'bond']>>>>>>
>>>>>>>>>>>
>>>>>>>>
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>是的
5）
sample=np.random.normal（size=500）
欢迎加入QQ群-->： 979659372
