【个人笔记】numpy 常用工具函数 —— np.bincount/argmax

最新推荐文章于 2024-11-13 13:01:35 发布

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本文详细介绍了numpy库中np.bincount()函数的应用场景及其使用方法。该函数主要用于统计一维数组中各元素出现的次数，特别适用于计算数据集中标签列的分布情况。文中通过实例展示了如何使用np.bincount()进行数据统计。

1. np.bincount()：统计次数

numpy.bincount(x, weights=None, minlength=None)

尤其适用于计算数据集的标签列（y_train）的分布（distribution），也即获得 class distribution ：

np.bincount(np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7]))
array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1], dtype=int32)
            # 分别统计0-7分别出现的次数

2.argmax

y_pred[i] = np.bincount(closest_y).argmax()

#bincount用于计数每个参数的个数，argmax用于获取数量最多的那个参数

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python实现检测数量np.bincount索引解读DIY

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np.argsort():可以对数组排序并返回排序后数据的下标,默认为从小到达的排序 >>> import numpy as np >>> a = [1,2,3,4,2,3,1] >>> a = np.array(a) >>> order = np.argsort(a) >>> order

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np.argmax(np.bincount(x))的作用

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【NumPy】np.bincount() 函数：统计数组中每个值的出现次数

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python中np.bincount() x = np.array([1, 2, 3, 3, 0, 1, 4]) np.bincount(x) ''' array([1, 2, 1, 2, 1], dtype=int64) ''' 统计索引出现次数：索引0出现1次，1出现2次，2出现1次，3出现2次，4出现1次因此通过bincount计算出索引出现次数如下： bin的数量比x中最大数多1，例如x最大为4，那么bin数量为5(index从0到4)，也就是bincount输出的一维数组为5个数，bincou

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上面最大值是2，所以输出有3个，0出现1次，值为w[0] = 0.3;1出现2次，置为w[1] + w[2]=0.7;2出现3次，值为w[3]+w[4]+w[5] = 0.7+1-0.6=1.1。一定要养成直接看英文文献的习惯，很多优秀的课程资料，出现bug直接在git上去搜，新年了，要好好学学英语！如果指定权重的话，出现的值out[n] += weight[i] 代替 out[n] += 1.0出现1次，1出现3次，2出现1次，4，5，6都是0次，7是1次。官网写的非常清晰了，

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np.bincount() 解释主要作用统计输入的数组中的每个值在非负整数数组中出现的次数输入输出参数下面展示一些内联代码片。

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原文出处

NumPy常用库函数总结参考

常用的有 `np.sum()`、`np.mean()`、`np.std()`、`np.var()`、`np.min()`、`np.max()`、`np.argmax()`、`np.argmin()` 等，均可通过设置 axis 参数在特定维度上进行计算。例如，`np.mean(data, axis=0)` 表示按列求...