텐서의 히스토그램은 torch.histc()를 사용하여 계산됩니다. . 텐서로 표현되는 히스토그램을 반환합니다. input, bins, min의 네 가지 매개변수가 필요합니다. 및 최대 . 최소 사이의 동일한 너비 빈으로 요소를 정렬합니다. 및 최대 . min보다 작은 요소는 무시합니다. 최대보다 큼 .
단계
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필요한 라이브러리를 가져옵니다. 다음 모든 Python 예제에서 필수 Python 라이브러리는 torch입니다. 및 Matplotlib . 이미 설치했는지 확인하십시오.
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텐서를 만들고 인쇄하세요.
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torch.histc(입력, bins=100, min=0, max=100) 계산 . 히스토그램 값의 텐서를 반환합니다. 필요에 따라 빈, 최소값, 최대값을 적절한 값으로 설정하십시오.
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위의 계산된 히스토그램을 인쇄하십시오.
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히스토그램을 막대 다이어그램으로 시각화합니다.
예시 1
# 텐서의 히스토그램을 계산하는 파이썬 프로그램# import 필요한 라이브러리import torchimport matplotlib.pyplot as plt# 텐서 생성T =torch.Tensor([2,3,1,2,3,4,3,2,3, 4,3,4])print("Original Tensor T:\n",T)# 위에서 생성한 tensorhist의 히스토그램을 계산합니다. =torch.histc(T, bins =5, min =0, max =4)print( "T의 히스토그램:\n", hist) 출력
원래 텐서 T:텐서([2., 3., 1., 2., 3., 4., 3., 2., 3., 4., 3., 4.])T의 히스토그램 :텐서([0., 1., 3., 5., 3.])
예시 2
# 텐서의 히스토그램을 계산하는 파이썬 프로그램# import 필요한 라이브러리import torchimport matplotlib.pyplot as plt# 텐서 생성T =torch.Tensor([2,3,1,2,3,4,3,2,3, 4,3,4])print("Original Tensor T:\n",T)# 위에서 생성한 tensorhist의 히스토그램을 계산합니다. =torch.histc(T, bins =5, min =0, max =4)# Visualize 막대 다이어그램으로 위의 계산된 히스토그램bins =5x =range(bins)plt.bar(x, hist, align='center')plt.xlabel('Bins')plt.ylabel('Frequency')plt.show() 출력
원래 텐서 T:텐서([2., 3., 1., 2., 3., 4., 3., 2., 3., 4., 3., 4.])
