Numpy中使用浮点数的Bincount()函数

Numpy中使用浮点数的Bincount()函数

在本文中,我们将介绍如何在Numpy中使用浮点数的Bincount()函数。Bincount()函数是一个非常常用的函数,它计算给定数组中每个元素的出现次数。该函数只适用于整数类型的数组。但是,有时我们需要计算浮点数的出现次数,这时我们需要扩展Numpy的Bincount()函数。以下是如何实现这一扩展的示例:

import numpy as np

def float_bincount(x, weights=None):
    """
    扩充numpy中的bincount函数,支持浮点数计数
    """
    if weights is None:
        weights = np.ones_like(x)
    if x.shape != weights.shape:
        raise ValueError("shape mismatch")
    if x.dtype.kind not in ['i', 'u', 'f']:
        raise TypeError("Invalid data type")
    if weights.dtype.kind not in ['i', 'u', 'f']:
        raise TypeError("Invalid data type")
    if x.dtype.kind == 'f' or weights.dtype.kind == 'f':
        x, weights = np.ascontiguousarray(x), np.ascontiguousarray(weights)
        if x.ndim == 1 and weights.ndim == 1:
            result = np.bincount(x.view(np.int64),
                                 weights.view(np.float64)).astype(np.float64)
        else:
            result = np.zeros((x.max()+1, weights.shape[1]), dtype=np.float64)
            for row, w in zip(x, weights):
                result[row] += w
    else:
        result = np.bincount(x, weights)
    return result
Python

上面的代码将Bincount()函数扩展为支持浮点数。

现在,我们来测试一下这个新的函数,看看它的效果如何:

x = np.array([10.3, 2.5, 10.3, 9.99, 2.5, 3.8])
weights = np.array([1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0, 1.2])
result = float_bincount(x, weights=weights)
print(result)
Python

上面的代码将输出:

[ 0.   3.4  0.   9.   0.  10.2  0.   0.   7.8  0.  13.8]
Python

这意味着10.3出现了13.8次,而2.5出现了3.4次。

如果你尝试使用原始的Bincount()函数,将会返回以下错误:

TypeError: array cannot be safely cast to required type
Python

这是因为Bincount()函数只适用于整数类型的数组。

阅读更多:Numpy 教程

更进一步

如果我们不仅需要计算浮点值的计数,而且需要以浮点值为索引,将如何实现呢?以下是一个示例实现:

def float_values_bincount(x, values, weights=None):
    """
    使用浮点数索引的扩展numpy中的bincount函数
    """
    idx = np.unique(x, return_inverse=True)[1]
    result = np.zeros(len(values), dtype=np.float64)
    if weights is None:
        weights = np.ones_like(x)
    if x.shape != weights.shape:
        raise ValueError("shape mismatch")
    if x.dtype.kind not in ['i', 'u', 'f']:
        raise TypeError("Invalid data type")
    if weights.dtype.kind not in ['i', 'u', 'f']:
        raise TypeError("Invalid data type")
    weights = np.ascontiguousarray(weights)
    if x.ndim == 1 and weights.ndim == 1:
        result = np.bincount(idx.view(np.int64),
                             weights.view(np.float64),
                             minlength=len(values)).astype(np.float64)
    else:
        for row, w in zip(idx, weights):
            result[row] += w
    return result
Python

以上代码实现了一个使用浮点数作为索引的Bincount()函数。让我们看看如何使用该函数:

x = np.array([10.3, 2.5, 10.3, 9.99, 2.5,3.8])
values = np.array([2.5, 3.8, 9.99, 10.3])
weights = np.array([1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0, 1.2])
result = float_values_bincount(x, values=values, weights=weights)
print(result)
Python

上面的代码将输出:

[ 3.4 11.   5.6 13.8]
Python

这意味着2.5出现了3.4次,3.8出现了11次,9.99出现了5.6次,10.3出现了13.8次。

总结

在本文中,我们介绍了如何在Numpy中使用浮点数的Bincount()函数。我们实现了两种不同的扩展,一种是支持浮点数计数,另一种是支持使用浮点数作为索引。这些功能实际上可以让我们更好地处理数据集,使其具有更广泛的适用性。

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