numpy.bincount详解

numpy.bincount(x, weights=None, minlength=None)
这个函数功能统计出序列 x 中 0,1,2,3........max(x)每个值出现的次数

 

import numpy as np x = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 9]) #len(x)=7 np.bincount(x)# max(x)=9 0到9共有10个数

import numpy as np                                    

x = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 9]) #len(x)=7

np.bincount(x)# max(x)=9  0到9共有10个数

Out[2]:

array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1], dtype=int64)

分析 在x中 0 出现1次 ，1出现3次，2出现1次，3出现1次，4—8出现0次，9出现一次

对于weights 权重则是在对每个元素计数时乘以这个权重默认是权重为1计数时输出1*1 给了权重则是1*weight，x和weights 要一一对应

w1 = np.array([1,1, 1, 1,1,1])
w2 = np.array([0.3, 0.5, 0.2, 0.7,1,2])
# 我们可以看到x中最大的数为4，因此bin的数量为5，那么它的索引值为0->4
x = np.array([2, 1, 3, 4, 4, 3])
np.bincount(x,  weights=w1)
# 因此，输出结果为：array([ 0. ,  0.5,  0.3, -0.4,  1.7])
Out[10]:
array([0., 1., 1., 2., 2.])
In [11]:
np.bincount(x,  weights=w2)
Out[11]:
array([0. , 0.5, 0.3, 2.2, 1.7])

对于minlength则是如果x中的最大值小于minlength则按0到minlength-1中的每个元素计数

x = np.array([2, 1])
np.bincount(x,minlength=9)
array([0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int64)