এটি একটি পুরানো প্রশ্ন তবে পূর্বের উত্তরগুলির মধ্যে কোনটিই আসল সমস্যাটির সমাধান করতে পারে নি, অর্থাৎ এই সমস্যাটি নিজেই প্রশ্নটির সাথে রয়েছে।
প্রথমত, যদি সম্ভাব্যতাগুলি ইতিমধ্যে গণনা করা হয়েছে, যেমন হিস্টগ্রাম সমষ্টিযুক্ত ডেটা একটি সাধারণ উপায়ে পাওয়া যায় তবে সম্ভাব্যতাগুলি 1 টির মধ্যে যোগ করা উচিত They তারা স্পষ্টতই না করে এবং এর অর্থ এখানে পরিভাষা বা ডেটা সহ কিছু ভুল আছে অথবা যেভাবে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হয়।
দ্বিতীয়ত, যে লেবেলগুলি সরবরাহ করা হয় (এবং অন্তরগুলি নয়) এর অর্থ সাধারণত হয় যে সম্ভাবনাগুলি শ্রেণিবদ্ধ প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীল - এবং হিস্টগ্রামের প্লট করার জন্য একটি বার প্লটের ব্যবহার সবচেয়ে ভাল (বা পাইপলটের হিস্ট পদ্ধতির কিছু হ্যাকিং), শায়ান শফিকের উত্তরটি কোড সরবরাহ করে।
তবে, প্রথম সংখ্যাটি দেখুন, সেই সম্ভাবনাগুলি সঠিক নয় এবং "হিস্টোগ্রাম" হিসাবে এই ক্ষেত্রে বার প্লট ব্যবহার করা ভুল হবে কারণ এটি অবিচ্ছিন্ন বিতরণের গল্পটি বলে না, কারণ সম্ভবত (ক্লাসগুলি ওভারল্যাপিং হয় এবং পর্যবেক্ষণগুলি একাধিক গণনা করা হয়) বার?) এবং এই জাতীয় প্লটকে এই ক্ষেত্রে কোনও হিস্টগ্রাম বলা উচিত নয়।
হিস্টোগ্রাম সংজ্ঞা অনুসারে অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবল বিতরণের গ্রাফিকাল উপস্থাপনা হয় (দেখুন https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/histogra.htm , https://en.wikedia.org/wiki / হিস্টগ্রাম) এবং আগ্রহের পরিবর্তনশীলের নির্বাচিত শ্রেণিতে পর্যবেক্ষণের গণনা বা ঘন ঘন প্রতিনিধিত্ব করে মাপের বার অঙ্কন করে তৈরি করা হয়। যদি চলকটি একটি অবিচ্ছিন্ন স্কেলে পরিমাপ করা হয় তবে সেগুলি ক্লাসগুলি বিন (অন্তর) হয়। হিস্টোগ্রাম তৈরির পদ্ধতির গুরুত্বপূর্ণ অংশটি কীভাবে শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীলগুলির জন্য প্রতিক্রিয়াগুলির শ্রেণিভুক্ত (বা গোষ্ঠীকরণ ছাড়াই রাখা) বা কীভাবে সম্ভাব্য মানগুলির ডোমেনকে অন্তরগুলিতে বিভক্ত করা যায় (যেখানে বিন সীমানা স্থাপন করা যায়) কীভাবে তা চালিয়ে যাওয়া বাছাই করা হয় og ভেরিয়েবল টাইপ করুন। সমস্ত পর্যবেক্ষণগুলি উপস্থাপন করা উচিত, এবং প্রত্যেকে একবারে প্লটটিতে। এর অর্থ এই যে বার মাপের যোগফল মোট পর্যবেক্ষণের গণনার সমান হওয়া উচিত (বা পরিবর্তনশীল প্রস্থের ক্ষেত্রে তাদের অঞ্চলগুলি, যা একটি কম সাধারণ পদ্ধতির)। অথবা, যদি হিস্টোগ্রামটি স্বাভাবিক করা হয় তবে সমস্ত সম্ভাবনাগুলি অবশ্যই 1 পর্যন্ত যুক্ত করা উচিত।
যদি ডেটা নিজেই একটি প্রতিক্রিয়া হিসাবে "সম্ভাবনা "গুলির একটি তালিকা হয়, যেমন পর্যবেক্ষণগুলির প্রতিটি গবেষণার জন্য সম্ভাব্যতার মান (কোনও কিছুর) হয় তবে সর্বোত্তম উত্তরটি সহজভাবে হয় plt.hist(probability) সম্ভবত বেনিং বিকল্পের সাথে পাওয়া যায় এবং ইতিমধ্যে উপলব্ধ এক্স-লেবেলের ব্যবহার হ'ল সন্দেহজনক
তারপরে বার প্লট হিস্টোগ্রাম হিসাবে ব্যবহার করা উচিত নয় বরং সহজভাবে
import matplotlib.pyplot as plt
probability = [0.3602150537634409, 0.42028985507246375,
0.373117033603708, 0.36813186813186816, 0.32517482517482516,
0.4175257731958763, 0.41025641025641024, 0.39408866995073893,
0.4143222506393862, 0.34, 0.391025641025641, 0.3130841121495327,
0.35398230088495575]
plt.hist(probability)
plt.show()
ফলাফল সহ
এই জাতীয় ক্ষেত্রে matplotlib নিম্নলিখিত হিস্টگرام মানগুলির সাথে ডিফল্টরূপে উপস্থিত হয়
(array([1., 1., 1., 1., 1., 2., 0., 2., 0., 4.]),
array([0.31308411, 0.32380469, 0.33452526, 0.34524584, 0.35596641,
0.36668698, 0.37740756, 0.38812813, 0.39884871, 0.40956928,
0.42028986]),
<a list of 10 Patch objects>)
ফলাফলটি অ্যারেগুলির একটি দ্বিগুণ, প্রথম অ্যারেতে পর্যবেক্ষণ গণনা রয়েছে, অর্থাত্ প্লটের y- অক্ষের বিপরীতে কী প্রদর্শিত হবে (তারা 13 টি যোগ করে মোট পর্যবেক্ষণের সংখ্যা) এবং দ্বিতীয় অ্যারে হ'ল এক্স এর অন্তর্বর্তী সীমানা -অ্যাক্সিস
তারা দেখতে পারে যে তারা সমানভাবে ব্যবধানে রয়েছে,
x = plt.hist(probability)[1]
for left, right in zip(x[:-1], x[1:]):
print(left, right, right-left)
অথবা, উদাহরণস্বরূপ 3 টি বিনের জন্য (13 টি পর্যবেক্ষণের জন্য আমার রায় কল) এই হিস্টোগ্রামটি পেতে পারে
plt.hist(probability, bins=3)
"বারগুলির পিছনে" থাকার প্লট ডেটা সহ
প্রশ্নের লেখককে স্পষ্ট করে বলা দরকার যে "সম্ভাব্যতা" মানগুলির তালিকার অর্থ কী - "সম্ভাবনা" হ'ল প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীলের একটি নাম (তাহলে কেন হিস্টোগ্রামের জন্য এক্স-লেবেল প্রস্তুত রয়েছে, এটি কোনও অর্থ দেয় না) ), বা তালিকা থেকে ডেটা থেকে সম্ভাব্যতার গণনা করা মানগুলি (তারপরে তারা 1 টি যোগ করে না এমন কোনও অর্থ নেই)।
