尝试构建我的数据集的直方图时获得Number of samples, -20, must be non-negative. 。
再现代码示例：
import numpy as np
my_data = np.loadtxt("my_data.csv", delimiter=',', dtype=np.int16)
n_base, bins_base = np.histogram(my_data, bins="auto")
错误信息：
样本数量-20必须为非负数。
Numpy / Python版本信息：
1.16.4 3.7.4（默认，2019年8月13日，20:35:49）
[GCC 7.3.0]
alexsmartens
所有4条评论
有趣的是，当我将此数据集转换为float时，则在构建直方图时不会出现问题
alexsmartens
于 2019-08-27
感谢您的错误报告。 我可以确认该错误也存在于master分支中。
NumPy devs：问题是存在一个内部函数histograms.py _hist_bin_sturges ，它使用方法ptp计算一个数组的最大和最小值之差。 dtype int16 。 在这种情况下，最大值为32767，最小值为-16，因此差应为32783。但是ptp返回的值与数组类型相同，因此返回-32753，结果为计算不正确。
我们可以通过将x.ptp()替换x.max().item() - x.min().item() 。
WarrenWeckesser
于 2019-08-27
👍2
其他大多数bin估算器也存在x.ptp()的相同问题。
WarrenWeckesser
于 2019-08-27
WarrenWeckesser
于 2019-08-27
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最有用的评论
感谢您的错误报告。 我可以确认该错误也存在于master分支中。
NumPy devs：问题是存在一个内部函数
histograms.py_hist_bin_sturges，它使用方法ptp计算一个数组的最大和最小值之差。 dtypeint16。 在这种情况下，最大值为32767，最小值为-16，因此差应为32783。但是ptp返回的值与数组类型相同，因此返回-32753，结果为计算不正确。我们可以通过将
x.ptp()替换x.max().item() - x.min().item()。