numpy.bincount()

原创 已于 2022-11-11 10:53:24 修改 · 267 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#numpy

于 2022-11-11 10:52:23 首次发布
这篇博客详细介绍了numpy库中的bincount函数，它用于统计非负整数出现的次数。文章通过示例代码解释了bincount如何创建比输入数组最大值大1的bin，并计算每个bin中元素出现的频率。bincount函数在数据分析和统计中有着广泛的应用。 
bin的数量比x中的最大值大1，每个bin给出了它的索引值在x中出现的次数。

 代码：

x = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7])
np.bincount(x)
# array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1])

解释：

  • bin的数量比x中的最大值大1,即7+1=8, 有8个bin
  • 对于bin=0, x中0出现了1次，对于bin=1, x中出现了3次，对于bin=2, x中出现了0次.....
Python 使用numpy.bincount计算混淆矩阵
AI天才研究院
06-26 4916
在实际应用中，混淆矩阵可以帮助我们分析分类模型的错误情况，找出模型分类错误的原因，从而优化模型性能。混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种工具，特别适用于评估监督学习算法。是分类任务的常用评估方法，对于多分类任务，混淆矩阵会统计每个类别的预测情况。个类别的混淆矩阵，其中每个元素表示真实情况和预测结果的对应关系，可以表示为。表示真实为类别1，预测为类别2的样本数量，以此类推。的矩阵，而对于多分类问题，混淆矩阵的大小则是。表示真实为类别1，预测为类别1的样本数量，
numpy.bincount介绍以及巧妙计算分类结果中每一类预测正确的个数
weixin_38341450的博客
04-19 1645
之前接触到bincount这个函数，简单的以为它就是计算分类结果中每一类的数量，如下： import numpy as np a = np.array([0,1,3,2,1]) binc = np.bincount(a) print(binc) 结果输出是这样： [1 2 1 1] 这个结果表示0有1个，1有两个，2和3各有一个。 但是今天又发现了一个不为人知的巧妙用法，是在一篇论...
numpy.bincount 详解
优快云_for_learn的博客
09-23 485
搜到Xurtle博主的文章，看了好一会终于悟出weights参数的作用，记录一下； np.bincount(x)输出结果记为y bincount输出结果的数组（假设为y），其元素数量比x中的最大值大1，y给出了y的索引值在x中出现的次数。 # 可以看到x中最大的数为7，因此bin的元素数量为8，那么它的索引值为0->7 x = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7]) # 索引0出现了1次，索引1出现了3次......索引5出现了0次...... np.bincount(x) #
numpy.bincount详解
热门推荐
踩风火轮的乌龟
05-08 10万+
引言我一般不愿意去写关于api怎么用的博客，因为出api的官网已经很详细地介绍了它们api的作用。今天，我的一个同学问到我numpy.bincount这个的用法，当时我有些事情，我和他说你先去百度一下吧，自己先看看，如果实在不行了我忙完给你解释一下。当然了，我同学的英语水平不怎么好，它不会去查看英文文档，因此他只能看百度搜索出来的一些博客，但是，所有的文章基本相同，当然了，我不知道哪个篇文章是源头。
numpy.bincount 详解 + numpy.bincount如何用于复数权重
NLOS的博客
11-01 581
函数在统计整数数组中每个值的出现次数或权重和时非常有用。但请注意，该函数只适用于非负的整数数组。可能是一个复数数组，我们需要将其分解为实部和虚部，然后分别处理。对每一部分进行求和操作。最后，我们将得到的实部和虚部求和结果合并为一个复数数组。是NumPy库中的一个函数，它用于计算整数数组中每个值的出现次数。长度还要长的数组，其多余的元素将被初始化为0。在特定情况下，对于复数weight。在这个例子中，我们首先使用。的所有元素都是非负的，并且。
使用numpy.bincount( )函数快速计算混淆矩阵和各种精度
向上生长的程序媛的博客
07-02 1041
混淆矩阵是用于衡量分类模型性能的一种评估工具。它是一个矩阵，用于显示将样本分为不同类别的预测结果与实际类别之间的差异。True Positive (TP)：将正样本正确地预测为正样本的数量。True Negative (TN)：将负样本正确地预测为负样本的数量。False Positive (FP)：将负样本错误地预测为正样本的数量。False Negative (FN)：将正样本错误地预测为负样本的数量。混淆矩阵可以以矩阵的形式呈现，行表示实际类别，列表示预测类别。
numpy.bincount( )函数的用法
Kelly_Ai_Bai的博客
12-18 2210
函数numpy.bincount( )的用法
Python numpy.bincount简单介绍
zx759174597的博客
08-04 2963
介绍 numpy.bincount函数是统计列表中元素出现的个数 在机器学习中用到的很广泛，（机器学习和深度学习基本上以矩阵为主，尤其是K临近算法有时要添加权重改善分类或回归的精度）。 语法表示如下： np.bincount(x, weights=None, minlength=None) x：传入函数的列表 weights：赋予对应元素的权重值 minlength：输出数组中的最小数目。 应用 对于numpy.bincount的用法会利用例子展现 a = [0,1,1,2,3,3,4,0,5] prin
Python numpy.bincount函数方法的使用
m0_60105488的博客
08-11 181
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中bincount方法的使用。 原文地址：Python numpy.bincount函数方法的使用 ...
【机器学习】【图解】numpy.bincount函数详解
maxpower
09-21 1108
前言 记录一下机器学习中遇到的numpy.bincount函数 以下代码是在原文档中摘抄的解释说明文字 """ bincount(x, weights=None, minlength=0) Count number of occurrences of each value in array of non-negative ints. The number of bi...
numpy.bincount使用方法介绍
山中有石为玉
06-16 4458
参考文章：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.bincount.html numpy.bincount(x,weights=None,minlength=0) 统计非负整数值出现的次数。每一个bin都是给出输入数组中每一个数出现的次数。如果有加权的w值，输出是out[n] += weight[i]，而不...
Numpy中np.bincount的使用方法总结
HG0724的博客
11-11 1万+
文章目录一、遇到np.bincount二、详解np.bincount总结 一、遇到np.bincount 在阅读《Python机器学习基础教程》这本书的时候遇到了这行代码，让我遇到了np.bincount print("Sample counts per class:{}".format({n: v for n, v in zip(cancer.target_names, np.bincount(cancer.target))})) 代码解析 cancer.target cancer.tar
np.bincount()极简易懂说明
weixin_38252409的博客
08-16 1779
该函数用于统计输入数组内每个数值出现的次数，输出数组中的索引值对应的是输入数组中的元素值，若输入数组中的某个数值出现了一次，则输出数组对应索引值上的数加1。
如何查看numpy.array()源码？
JoyceAnyon的博客
06-09 3056
分析np.array()的调用过程。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值