python直方图解释_python – 如何读取TensorBoard的直方图特征有什么好的解释？

问题很简单，你怎么看这些图？我读了他们的解释，对我来说没有意义。

我正在读TensorFlow的newly updated readme file for TensorBoard，它试图解释什么是“直方图”。首先它澄清说它不是一个直方图：

Right now, its name is a bit of a misnomer, as it doesn’t show

histograms; instead, it shows some high-level statistics on a

distribution.

我想弄清楚他们的描述究竟是在说什么。

现在我试图解析具体的句子：

Each line on the chart represents a percentile in the distribution

over the data: for example, the bottom line shows how the minimum

value has changed over time, and the line in the middle shows how the

median has changed.

我的第一个问题是，他们的意思是“每一行”。有水平轴，有一些线条可以在图形上形成一个方形网格，也可能是绘制的线条。考虑从the TensorBoard example截图：

他们用“线”指的是什么？在上面的例子中，他们在说什么线和百分位数？

然后，自述文件尝试提供更多的细节和一个例子：

Reading from top to bottom, the lines have the following meaning:

[maximum, 93%, 84%, 69%, 50%, 31%, 16%, 7%, minimum]

但是，对我来说，他们在说什么不清楚。什么是线和什么百分位数？

他们似乎在试图在将来取代这个，但同时我也坚持下去。有人能帮我理解如何使用吗？