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【Hackathon 5th No.35】为 Paddle 新增 histogramdd API 中文文档 (#6350)
* add householder_product_cn doc * doc style * add histogramdd cn doc * Update docs/api/paddle/Overview_cn.rst Co-authored-by: zachary sun <70642955+sunzhongkai588@users.noreply.github.com> * Update docs/api/paddle/histogramdd_cn.rst Co-authored-by: zachary sun <70642955+sunzhongkai588@users.noreply.github.com> * fix api param * fix * fix --------- Co-authored-by: zachary sun <70642955+sunzhongkai588@users.noreply.github.com>
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835d855
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,30 @@ | ||
.. _cn_api_paddle_histogramdd: | ||
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histogramdd | ||
------------------------------- | ||
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.. py:function:: paddle.histogramdd(x, bins=10, ranges=None, density=False, weights=None, name=None) | ||
计算输入多维 Tensor 的直方图。将最内维度大小为 N 的输入张量的元素解释为 N 维点的集合。将每个点映射到一组 N 维 bin 中,并返回每个 bin 中的点数(或总权重) | ||
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输入 x 必须是具有至少 2 个维度的张量。如果输入具有形状 (M,N) 则其 M 行中的每一行定义 N 维空间中的一个点。如果输入有三个或多个维度,则除最后一个维度外的所有维度都将被展平。 | ||
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参数 | ||
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- **input** (Tensor) - 输入多维 Tensor 。 | ||
- **bins** (Tensor[]|int[]|int) - 如果为 Tensor 数组,则表示所有 bin 边界。如果为 int 数组,则表示每个维度中等宽 bin 的数量。如果为 int,则表示所有维度的等宽 bin 数量。默认值为 10 ,表示所有维度的等宽 bin 数量为 10 个。 | ||
- **ranges** (float[], 可选) - 表示每个维度中最左边和最右边的 bin 边界。如果为 None ,则将每个尺寸的最小值和最大值设置为最左边和最右边。默认值为 None ,表示自动根据最大值与最小值计算 bin 的边界。 | ||
- **density** (bool,可选) - 表示是否计算 density ,如果为 False,结果将包含每个 bin 中的计数(或权重)。如果为 True,则将每个计数(权重)除以总计数(总权重),然后再除以相关 bin 的宽度。默认值为 False ,表示不计算 density 。 | ||
- **weights** (Tensor,可选) - 表示权重。如果传递 Tensor ,则输入中的每个 N 维坐标将其相关权重贡献给其 bin 的结果。权重应具有与输入张量相同的形状,但不包括其最内维度 N。默认情况下,输入中的每个值的权重为 1 。 | ||
- **name** (str,可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`,一般无需设置,默认值为 None。 | ||
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返回 | ||
:::::::::::: | ||
包含直方图值的 N 维张量,包含 bin 边界信息的 N 个 1D tensor 的序列。 | ||
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代码示例 | ||
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COPY-FROM: paddle.histogramdd |