Numpy 分配点到箱子

在本文中，我们将介绍Numpy中分配点到箱子中的常用方法。分配点到箱子是计算中的基本操作，特别是在数据可视化时，对于数据聚合和处理是必要的。对于一个给定的数据集，可以将其分配到以箱子为单位的范围内，并计算每个箱子中有多少个数据点。本文将介绍Numpy中分配点到箱子的几种方法。

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方法1：histogram

histogram是Numpy中最常用的分配点到箱子的方法之一。它的基本语法是：

np.histogram(a, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, density=None)

其中，a是要分配到箱子中的点的数组。bins指定箱子的数量。range指定箱子的范围，如果没有指定，则自动根据数据中的最大值和最小值来选取箱子的范围。normed和density参数都用于归一化数据。weights参数用于指定每个数据点的权重。该方法的返回值时一个元组，包含每个箱子的计数和箱子的边缘值。

下面是一个简单的例子，使用histogram方法将一个数据集分配到10个箱子中：

import numpy as np

data = np.random.randn(1000)  # 生成一个包含1000个数据点的随机数组
counts, bins = np.histogram(data, bins=10)
print(counts)  # 打印每个箱子中的计数
print(bins)  # 打印每个箱子的边缘值

方法2：digitize

digitize是另一种将点分配到箱子的常见方法。它的基本语法是：

np.digitize(x, bins, right=False)

其中，x是数据点的数组。bins是箱子的边缘值的数组。right参数用于指定是否将数据点分配到右侧的箱子中。该方法返回一个数组，包含了每个数据点所属的箱子的索引。如下所示：

data = np.random.randn(1000)  # 生成一个包含1000个数据点的随机数组
bins = np.linspace(-3, 3, 10)  # 生成10个边缘值的数组
indexes = np.digitize(data, bins)  # 将数据点分配到箱子中
print(indexes)  # 打印每个点所在的箱子的索引

方法3：searchsorted

searchsorted是另一种分配点到箱子的方法。它的基本语法是：

np.searchsorted(bins, x, side='left')

其中，bins是箱子的边缘值的数组。x是数据点的数组。side参数用于指定数据点所在的箱子的边缘是左侧还是右侧。该方法返回一个数组，包含每个数据点所在的箱子的索引。如下所示：

data = np.random.randn(1000)  # 生成一个包含1000个数据点的随机数组
bins = np.linspace(-3, 3, 10)  # 生成10个边缘值的数组
indexes = np.searchsorted(bins, data, side='left')  # 将数据点分配到箱子中
print(indexes)  # 打印每个点所在的箱子的索引