适用于Numpy的高性能直方图工具包。
项目描述
histbook从Numpy数组计算直方图。它与其他大多数直方图工具不同，其直方图主要是数字表，而不是显示图形。直方图可以通过大型数据集迭代填充和重新填充，或并行填充并在之后通过加法合并。直方图具有任意多个维度，并提供方便的方法来选择、重新组合和投影到低维空间。
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：名为x + y的轴需要两个Numpy数组，x和y，它们将在填充直方图之前相加。不同轴或同一“账本”（一组命名直方图）中的表达式以优化的方式计算，尽可能重用子表达式以快速填充，同时不牺牲清晰度。
直方图数据可以导出到各种格式，例如Pandas、ROOT和HEPData。它还可以使用Vega-Lite进行绘图，这使将多个维度的数据作为叠加和网格进行投影变得容易。
(*在此方面，histbook类似于为粒子物理学开发的直方图包，从20世纪70年代的CERN HBOOK（名称相似有意为之）到现代的ROOT。）
安装
像安装其他Python包一样安装histbook
pip install histbook --user或类似（如果需要，使用sudo、--user、virtualenv或pip-in-conda）。
严格依赖
推荐依赖
Pandas 以更方便的程序方式访问内容
Jupyter Notebook 用于交织直方图和绘图
JupyterLab 用于完整的IDE环境
ipyvega 在Jupyter Notebook中查看图表（对于JupyterLab不是必需的）
Altair 用于将直方图与Altair图形混合（可在Jupyter Notebook和JupyterLab中使用）
VegaScope 在没有Jupyter的情况下通过网页浏览器查看图表
ROOT 用于在完整的统计工具包中分析直方图
uproot 用于无需完整ROOT框架即可访问ROOT文件
教程
交互式教程
在Binder上运行此教程。
参考文档
histbook-1.2.5.tar.gz 的散列
| 算法 | 散列摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 76d1f143f8abccf5539029fbef8133db84f377fc7752ac9e7e6d19ac9a277967 |
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| MD5 | d662ba8051057bd12b530ad18786e217 |
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| BLAKE2b-256 | 3dbb6036779d2571c231ec257b994cb65cce83a103741a0c65403853043b7172 |