Add new operator api: paddle.histc(input, bins=100, min=0, max=0) (#2147)

Add new operator api: paddle.histc(input, bins=100, min=0, max=0)

doc/fluid/api/gen_doc.sh

@@ -10,7 +10,7 @@ python gen_doc.py --module_name "" --module_prefix "" --output fluid --output_na
 python gen_module_index.py fluid  fluid
 
 # tensor
-for module in math random stat
+for module in math random stat linalg
 do
   python gen_doc.py --module_name ${module} --module_prefix ${module} --output ${module} --output_name tensor --to_multiple_files True --output_dir tensor
   python gen_module_index.py tensor.${module} ${module}

doc/fluid/api_cn/tensor_cn.rst

@@ -65,6 +65,7 @@ paddle.tensor
     tensor_cn/greater_than_cn.rst
     tensor_cn/has_inf_cn.rst
     tensor_cn/has_nan_cn.rst
+    tensor_cn/histogram_cn.rst
     tensor_cn/increment_cn.rst
     tensor_cn/index_sample_cn.rst
     tensor_cn/index_select_cn.rst

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/histogram_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_histogram:
+
+histogram
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.histogram(input, bins=100, min=0, max=0):
+
+计算输入张量的直方图。以min和max为range边界，将其均分成bins个直条，然后将排序好的数据划分到各个直条(bins)中。如果min和max都为0, 则利用数据中的最大最小值作为边界。
+
+参数：
+    - **input** (Variable) - 输入Tensor。维度为多维，数据类型为int32, int64, float32或float64。
+    - **bins** (int) - 直方图 bins(直条)的个数，默认为100。
+    - **min** (int) - range的下边界(包含)，默认为0。
+    - **max** (int) - range的上边界(包含)，默认为0。
+
+返回：直方图。
+
+返回类型：Variable，数据为int64类型，维度为(nbins,)。
+
+抛出异常：
+    - ``ValueError`` - 当输入 ``bin``, ``min``, ``max``不合法时。
+
+**代码示例1**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+    startup_program = paddle.Program()
+    train_program = paddle.Program()
+    with paddle.program_guard(train_program, startup_program):
+        inputs = paddle.data(name='input', dtype='int32', shape=[2,3])
+        output = paddle.histogram(inputs, bins=5, min=1, max=5)
+        place = paddle.CPUPlace()
+        exe = paddle.Executor(place)
+        exe.run(startup_program)
+        img = np.array([[2, 4, 2], [2, 5, 4]]).astype(np.int32)
+        res = exe.run(train_program,
+                      feed={'input': img},
+                      fetch_list=[output])
+        print(np.array(res[0])) # [0, 3, 0, 2, 1]
+
+**代码示例2**：
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    import numpy as np
+    with paddle.imperative.guard(paddle.CPUPlace()):
+        inputs_np = np.array([0.5, 1.5, 2.5]).astype(np.float)
+        inputs = paddle.imperative.to_variable(inputs_np)
+        result = paddle.histogram(inputs, bins=5, min=1, max=5)
+        print(result) # [1, 1, 0, 0, 0]