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Description
When no normalization is performed the histogram*d functions should return an int array, just as histogram does. A float array is returned instead.
The docs of histogram2d don't mention anything about return type, but also don't follow the style of the docs of histogram, in which it is stated that semantics depend on normalization (I guess this could be written more explicitly). histogramdd does follow the doc style of histogram, but also returns a float array, like histogram2d does.
Running NumPy 1.11.0 on Ubuntu 14.04
Sample code:
arr = np.random.random((20))
## 1D
np.histogram(arr)[0]
Out: array([5, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 4])
## 2D
np.histogram2d(arr,arr)[0]
Out:
array([[ 5., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 2., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 2., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 2., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 4.]])
## N-D
np.histogramdd(arr[:,None])[0]
Out: array([ 5., 1., 1., 1., 2., 1., 2., 1., 2., 4.])
#
np.histogramdd(np.column_stack((arr, arr)))[0]
Out:
array([[ 5., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 2., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 2., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 2., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 4.]])