Numpy: np.hist()에 대량 키워드 추가

정규화와 비닝이 히스토그램의 두 가지 독립적인 요소라는 사실을 논의해야 합니다. PDF 및 PMF는 부적합한 범주입니다. 곡선 아래 영역(PDF)으로 정규화되는 연속형 변수를 비닝할 수 있고, 전혀 정규화되지 않은(개수), 빈 값의 합으로 정규화되는 연속형 변수를 가질 수 있기 때문입니다. (비닝되었기 때문에 실제로 PMF가 아님), 비연속 변수(Chevy, Volvo, Ford 등 PMF)에 대한 빈 값의 합으로 정규화되고 아마도 다른 것들일 것입니다. 일부 도구는 분명히 문자열 입력을 선택 항목으로 사용합니다.

나는 이것에 대해 matplotlib와 논쟁을 벌여왔다. 정규화는 수학적으로 사후에 수행하기 쉽기 때문에 이것을 수행하는 것이 numpy의 작업이라고 생각하지 않습니다. 어려운 것은 그래프일 뿐입니다. 정규화와 같은 프로세스에서 중간 단계를 수행하기 어렵게 만드는 것은 래퍼입니다. 그러나 나는 빗나간다.

히스토그램에서 정규화가 얼마나 자주 사용되는지 고려하면 단순히 편의상 기능을 허용하는 것이 합리적입니다. 물론 추가 라인은 일단 큰 문제가 아니지만 추가되고 현재 구현은 표준을 찾고 매개 변수가 필요한 작업을 수행하지 않는다는 것을 깨달을 때 좌절할 수 있습니다. 개인적으로 저는 새 매개변수를 추가하는 것보다 norm_type 매개변수를 선호합니다.

그러나 Matplotlib는 np.histogram의 반환 구조를 plot/bar/etc에 대한 입력으로 직접 받아들입니다. Pandas DataFrames로 작업할 때 상황이 조금 더 문제가 됩니다. 수동으로 슬라이스하고 np.histogram을 실행한 다음 플롯해야 하기 때문입니다. 하지만 이것도 가능합니다.

결론적으로, count/sum/pmf 정규화를 np.histogram에 구현하는 것은 사소하지만(반대하는 하나의 인수), 이를 기반으로 하는 모듈에서 편리함을 제공합니다.

matplotlib/matplotlib#10398에서 검토할 가치가 있는 그러한 키워드를 추가하는 것에 대해 많은 토론이 있습니다.