Python中如何给numpy.histogram返回的短数组添加np.nan？

np.histogram的返回值默认就会有长度差：第一个数组是分箱计数，长度等于你设置的分箱数（这里设置了10个分箱所以长度为10），第二个数组是分箱边界，N个分箱对应N+1个边界所以长度为11，属于正常设计。你要给短数组补np.nan对齐的话可以用以下方法：

import numpy as np

# 你的原有逻辑，mu、sigma替换成你自己的参数即可
mu, sigma = 2, 0.2
s = np.random.normal(mu, sigma, 5000)
arrHist = np.histogram(s, 10)

# 拆分返回的两个数组
counts, bin_edges = arrHist
# 取两个数组的最大长度作为对齐目标
max_length = max(len(counts), len(bin_edges))
# 给短数组末尾补对应数量的np.nan
counts_padded = np.append(counts, [np.nan] * (max_length - len(counts)))
bin_edges_padded = np.append(bin_edges, [np.nan] * (max_length - len(bin_edges)))

# 如果需要保持原来的元组结构可以重新组装
new_arrHist = (counts_padded, bin_edges_padded)

# 验证结果
print(new_arrHist)

运行后得到的new_arrHist里两个数组长度就完全一致了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lo7