データセットのヒストグラムを作成しようとしたときにNumber of samples, -20, must be non-negative.取得します。
コード例の再現：
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")
エラーメッセージ：
サンプル数-20は、負でない必要があります。
Numpy / Pythonのバージョン情報：
1.16.4 3.7.4（デフォルト、2019年8月13日、20：35：49）
[GCC 7.3.0]
alexsmartens
全てのコメント4件
興味深いことに、このデータセットをfloatに変換すると、問題なくヒストグラムが作成されます。
alexsmartens
2019年08月27日
バグレポートをありがとう。 このバグはmasterブランチにも存在することを確認できます。
numpyのは、開発者：問題は、内部機能があることである_hist_bin_sturgesでhistograms.py方法に使用する、 ptpのアレイの最大値と最小値との差を計算するとdtype int16 。 この場合、最大値は32767、最小値は-16であるため、差は32783になります。ただし、 ptpは配列と同じ型の値を返すため、-32753を返し、結果として誤った計算。
x.ptp()をx.max().item() - x.min().item()ようなものに置き換えることで、これを修正できます。
WarrenWeckesser
2019年08月27日
👍2
他のほとんどのビン推定量は、 x.ptp()同じ問題を抱えています。
WarrenWeckesser
2019年08月27日
WarrenWeckesser
2019年08月27日
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バグレポートをありがとう。 このバグはmasterブランチにも存在することを確認できます。
numpyのは、開発者：問題は、内部機能があることである
_hist_bin_sturgesでhistograms.py方法に使用する、ptpのアレイの最大値と最小値との差を計算するとdtypeint16。 この場合、最大値は32767、最小値は-16であるため、差は32783になります。ただし、ptpは配列と同じ型の値を返すため、-32753を返し、結果として誤った計算。x.ptp()をx.max().item() - x.min().item()ようなものに置き換えることで、これを修正できます。