Python NumPy digitize方法用法及代码示例

例子

基本用法

考虑以下代码片段：

# Our array of values
a = [3, 6.5, 9]
# Our bins
bins = [5, 6, 7, 8]
np.digitize(a, bins)



array([0, 2, 4])

让我们理解这里的输出。

• 第一个值 3 介于 3 <= 5(第一个 bin)之间，因此返回的整数索引为 0。

• 第二个值 6.5 介于 6 和 7 之间(第 2 个和第 3 个 bin)，因此返回的整数索引为 2。

• 第三个值 9 大于 8(第 4 个 bin)，因此返回的整数索引为 4。

解决这个问题的一个好方法是考虑该值的索引(如果要将其插入到 bin 数组中)。例如，值 3 将被插入到索引 0 中，因此返回 0。 6.5 将插入到索引 2 中，因此返回 2，依此类推。

处理端点

默认情况下，当检查将值放入哪个 bin 时，Numpy 将使用 < 比较。例如，

a = [5]
bins = [5, 6]
np.digitize(a, bins)   # or right=False



array([1])

我们得到整数索引 1 的原因是我们执行的第一次比较是 5 < 5，其计算结果为 False 。

我们可以执行 <= 比较，而不是 < 比较，如下所示：

a = [5]
bins = [5, 6]
np.digitize(a, bins, right=True)



array([0])

在这里，我们得到整数索引 0，因为第一个比较 5 <=5 的计算结果为 True 。