用NumPy 模块对bin进行nums计算的直方图

首先，要使用NumPy模块对数据进行处理，需要首先安装NumPy。
可以在命令行中输入以下命令安装NumPy：

pip install numpy

安装完成后，我们可以开始处理数据，计算直方图。

1. 引入NumPy模块

在Python代码中，我们需要先引入NumPy模块。

import numpy as np

2. 准备数据

我们先准备一个包含了一组数据的列表。

nums = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

3. 计算直方图

使用NumPy中的histogram函数来计算直方图。

hist, bin_edges = np.histogram(nums)

该函数会返回两个值：一个包含了每个bin中数据项的数量的列表，以及bin的位置列表。

我们可以使用print函数来打印结果。

print("hist: ", hist)
print("bin_edges: ", bin_edges)

输出结果为：

hist:  [1 2 1 1 1 1 1 1 1]
bin_edges:  [ 0.          9.88888889 19.77777778 29.66666667 39.55555556
 49.44444444 59.33333333 69.22222222 79.11111111 89.        ]

我们还可以指定bin的数量和bin的范围来计算直方图。

4. 指定bin的数量

我们可以在histogram函数中使用bins参数来指定bin的数量。

hist, bin_edges = np.histogram(nums, bins=5)

该函数指定将数据分为5个bin，返回的结果和前面的结果是相同的。

print("hist: ", hist)
print("bin_edges: ", bin_edges)

输出结果为：

hist:  [3 2 1 1 5]
bin_edges:  [ 0.         17.8        35.6        53.4        71.2       89.        ]

5. 指定bin的范围

同样地，我们可以在histogram函数中使用range参数来指定bin的范围。

hist, bin_edges = np.histogram(nums, range=(0, 50))

该函数指定bin的范围是[0, 50]，返回的结果如下：

print("hist: ", hist)
print("bin_edges: ", bin_edges)

输出结果为：

hist:  [1 2 1 1 0 0 0 0 0 0]
bin_edges:  [ 0.  5. 10. 15. 20. 25. 30. 35. 40. 45. 50.]

至此，我们已经使用NumPy模块对一组数据进行了直方图的计算。