Numpy bincount函数能否用于二维数组

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什么是bincount函数？

bincount函数是numpy中的一个函数，用于计算非负整数数组中每个整数出现的次数。该函数可以非常快速地计算数组中整数出现的次数。

下面是bincount函数的语法：

numpy.bincount(x, weights=None, minlength=0)

其中，

• x: 非负整数数组；
• weights: 对于每个出现的整数i，给它的贡献是weights[i]，即weights是长度为x.max() + 1的数组；
• minlength: 输出数组的最小长度。默认值为0。

如果没有weight参数，结果是长度为max(x)+1的数组。否则，长度为weights的大小。

下面我们来看一个简单的例子，展示如何使用bincount函数：

import numpy as np

x = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7])
result = np.bincount(x)
print(result)

输出结果为：

[1 3 1 1 0 0 0 1]

这表示0出现了1次，1出现了3次，2出现了1次，3出现了1次，4-6没有出现，7出现了1次。

二维数组中使用bincount函数

在numpy中，对于二维数组，bincount函数会自动展开成一维数组，并进行计数。下面我们来看一个例子：

import numpy as np

data = np.array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [0, 0, 1], [1, 2, 2]])
result = np.bincount(data.flatten())
print(result)

这里，我们创建一个二维数组data，它包含4行3列。展开二维数组后，得到[0, 1, 2, 1, 2, 3, 0, 0, 1, 1, 2, 2]，然后对它进行计数。输出结果为：

[3 3 4 2 0 0 0 0 0 0 0]

这表示0出现了3次，1出现了3次，2出现了4次，3出现了2次，4-10没有出现。

如何使用二维数组计算每一行出现最多的数字

在有些情况下，我们希望计算每一行（或每一列）中出现最多的数值。这可以通过先对每一行使用bincount函数，然后找到每一行中出现次数最多的数字来实现。

下面我们来看一个例子。我们首先创建一个4行5列的二维数组data，对每一行使用bincount函数，计算出每个数值出现的次数，然后取其中出现次数最多的的数值。具体实现如下：

import numpy as np

data = np.array([
    [1, 2, 3, 4, 5],
    [1, 2, 2, 3, 3],
    [1, 1, 1, 2, 3],
    [2, 2, 3, 3, 3]
])
max_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.argmax(np.bincount(x)), axis=1, arr=data)
print(max_values)

这里，我们使用了numpy的apply_along_axis函数，它可以对数组的某个维度应用一个函数。在这里，我们对每一行应用了一个lambda函数，该函数对每一行使用bincount函数，计算出每个数值出现的次数，然后返回出现次数最多的数值。

输出结果为：

[5 2 1 3]

这表示第一行出现最多的是5，第二行出现最多的是2，第三行出现最多的是1，第四行出现最多的是3。

总结

本文介绍了numpy中的bincount函数，包括它的语法以及如何使用它计算一维数组和二维数组中数字出现的次数。同时，本文还给出了一个实际应用的例子，展示了如何使用二维数组计算每一行出现最多的数字。除此之外，我们还简单介绍了numpy的apply_along_axis函数，该函数可以对数组的某个维度应用一个函数。希望本文能对读者们学习numpy有所帮助。