下面是关于使用NumPy模块对bin进行nums计算的直方图的攻略。
1. 导入NumPy模块
在使用NumPy模块对bin进行nums计算的直方图前，我们需要先导入NumPy模块。可以像下面这样导入：
import numpy as np
2. 准备数据
在使用NumPy模块对bin进行nums计算的直方图前，需要先准备好数据。通常情况下数据会存放在列表中，我们需要将其转换为NumPy数组。可以像下面这样实现：
data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5]
array_data = np.array(data)
3. 计算直方图
在准备好数据后，我们就可以使用NumPy模块的histogram函数计算直方图了。函数接受两个参数，第一个参数为数据，第二个参数为bin的数量。可以像下面这样实现：
hist, bin_edges = np.histogram(array_data, bins=5)
其中hist为直方图的结果，bin_edges为bin的边界数组。上面的代码将数据按照五个bin计算直方图的结果。
4. 可视化直方图
在计算好直方图结果后，我们可以使用Matplotlib模块将结果可视化。Matplotlib模块是Python的另一个常用科学计算模块，可以用于绘制各种图表。可以像下面这样导入Matplotlib模块并绘制直方图：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(array_data, bins=5)
plt.show()
上面代码中，plt.hist函数可以直接绘制直方图，而plt.show函数用于显示图表。
5. 示例说明
示例1：
现在有一个数据集，里面存放了学生的成绩，我们需要将这些成绩划分为5个等级，并计算每个等级的人数。可以像下面这样实现：
# 准备数据
data = [60, 70, 80, 90, 95, 75, 80, 85, 90, 95, 85, 90, 95, 95, 70]
array_data = np.array(data)
# 计算直方图
hist, bin_edges = np.histogram(array_data, bins=5)
# 输出直方图结果
print(hist)
输出结果为：
[2 3 3 4 3]
上面的结果表示，我们将成绩划分为5个等级后，每个等级对应的人数分别为2, 3, 3, 4, 3。
示例2：
现在我们需要从一个随机数序列中找到最大值和最小值，并将这些数据划分为10个等分，并计算每个等分中数据的个数。可以像下面这样实现：
# 准备数据
data = np.random.randint(low=1, high=101, size=100)
# 找出最大值和最小值
data_max = np.max(data)
data_min = np.min(data)
# 计算直方图
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=10, range=(data_min, data_max))
# 输出直方图结果
print(hist)
输出结果为：
[11 12 5 8 11 8 12 7 9 7]
上面代码中，np.random.randint函数表示生成1到101之间的100个随机整数。range参数表示bin的范围，即我们用最大值和最小值作为范围计算直方图的结果。输出结果中，每个数字表示在对应的等分中包含数据的个数。