Numpy中的histogram和bincount

在本文中，我们将介绍Numpy库中的两个常用函数：numpy.histogram和numpy.bincount，以及如何将numpy.histogram的行为“欺骗”成numpy.bincount。

阅读更多：Numpy 教程

numpy.histogram和numpy.bincount的基本使用

numpy.histogram函数返回一组数据的直方图。它将一个Numpy数组作为输入，并输出一个元组(n, bins)，其中n是每个区间内的元素数量，bins是每个区间的边界值。下面的示例代码使用numpy.histogram函数绘制正态分布的直方图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.normal(0, 1, 1000)
counts, bins, _ = plt.hist(data)
plt.show()

numpy.bincount函数返回一个非负整数数组，它表示输入数组中每个整数值出现的次数。下面的示例代码演示了如何使用numpy.bincount函数计算输入数组中每个整数值的出现次数。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 2, 3])
counts = np.bincount(data)
print(counts)

此处输出的结果是[0 2 3 2]，表示数字1出现了0次，数字2出现了2次，数字3出现了3次，数字4出现了2次。请注意，返回的数组大小等于输入数组的最大值加1（因此数组的第0个元素是0）。如果输入数组包含负数，则必须使用numpy.bincount的minlength参数将返回数组大小设置为-min+1。

如何欺骗numpy.histogram

在某些情况下，我们希望numpy.histogram的行为类似于numpy.bincount：我们希望它计算每个整数值的数量，而不仅仅是区间边界和计数。为了实现这个功能，我们可以使用numpy.unique函数将输入数组中的唯一值提取出来，然后将它们传递给numpy.histogram函数。下面的示例代码演示了如何将这种技术应用于计算输入数组中每个整数值的出现次数。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 2, 3])
values, counts = np.unique(data, return_counts=True)
print(values)
print(counts)

此处输出的结果是[1 2 3]和[2 3 2]，表示数字1出现了2次，数字2出现了3次，数字3出现了2次。

总结

在本文中，我们介绍了Numpy库中的两个基本函数：numpy.histogram和numpy.bincount。我们还学习了如何使用numpy.unique函数将numpy.histogram的行为“欺骗”成numpy.bincount。这些基本函数是数据分析和科学计算中的重要工具，希望读者可以在他们的工作中灵活地运用它们。