ヒストグラムは統計学の基本であり、データの分布状況を把握するために使います。データの分布を集計するには「階数」（横軸）を定義します。この階数の要素は、ビン（もしくはカテゴリ、バケツ）と呼びます。ビンを算出する式は以下の式で表せます。

nはビン、mはデータの要素を示します。つまりk個のmの和がビンということです。

CPUでヒストグラムを実装するのは驚くほどシンプルです。下記のソースコードでは、ヒストグラムを集計している行はわずか１行です。

ヒストグラムの集計（CPU）. 

import numpy as np
from numpy.random import *

# Set the seed to 100
np.random.seed(100)

DATA_SIZE = 1024
BIN_SIZE = 256
data = randint(0, BIN_SIZE, DATA_SIZE).astype(np.uint8)

histogram = np.zeros(BIN_SIZE).astype(np.uint8)

for i in range(DATA_SIZE):
    histogram[data[i]] += 1 #(1)

print(sum(histogram))

上記のプログラムの出力は以下のようになります。

出力. 

1024