Python NumPy bincount方法用法及代碼示例

Numpy 的 bincount(~) 方法計算給定值數組的 bin 計數(即落在某個區間內的值的數量)。默認情況下，每個 bin 的間隔大小為 1，因此 bin 的數量取決於輸入值的範圍。

1. a | array-like

輸入數組。

2. weights | array-like | optional

包含每個輸入值的權重的數組。如果某個值落在特定的 bin 中，我們不會將計數增加 1，而是增加相應的權重。形狀必須與 a 相同。默認情況下，權重均為一。

3. minlength | int | optional

最小箱數。

包含 bin 計數的 Numpy 數組。

my_hist = np.bincount([1,3,6,6,10])
my_hist



array([0, 1, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 1])

my_hist = np.bincount([1,3,6,6,10], weights=[2,3,4,5,6])
my_hist



array([0., 2., 0., 3., 0., 0., 9., 0., 0., 0., 6.])

我們得到 9 的原因是輸入數組中的兩個 6 顯然屬於同一個 bin，並且由於它們各自的權重是 4 和 5，所以我們最終得到的總 bin 計數為 4+5=9 。

my_hist = np.bincount([1,3,6,6,10], minlength=20)
my_hist



array([0, 1, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

請注意，bin 大小仍為 1 - 最小長度隻是擴大了全局範圍。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 NumPy | bincount method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。