numpy⾼阶函数——np.histogram
np.diff(a, n=1, axis=-1)：n 表⽰差分的阶数；
怎样可以快速瘦下来>> x = np.array([1, 2, 4, 7, 0])
>> np.diff(x)
永远和你在一道array([ 1, 2, 3, -7])
>> np.diff(x, n=2)
路飞壁纸array([ 1, 1, -10])
1. np.histogram
官⽅⽂档：
numpy.histogram(a, bins=10, range=None, normed=Fal, weights=None, density=None)
返回值，有两个，
hist : array
bin_edges : array of dtype float，bin edges 的长度要是 hist 的长度加1，bin edges (length(hist)+1)，也即 (bin_edges[0],
bin_edges[1]) ⇒ hist[0]，….，(bin_edges[-2], bin_edges[-1]) ⇒ hist[-1]，bin_edges 参数与输⼊参数的 bins 保持⼀致；>>> a = np.arange(5)苹果画法简笔画
>>> hist, bin_edges = np.histogram(a, density=True)擦黑
>>> hist
array([ 0.5, 0. , 0.5, 0. , 0. , 0.5, 0. , 0.5, 0. , 0.5])
>>> hist.sum()
2.4999999999999996
>>> np.sum(hist*np.diff(bin_edges))
善良的女秘密书
1.0
# hist*np.diff(bin_edges) ⇒其实表⽰⼀种概率分布；
>冬虫夏草作用>截击球
