Numpy NP.Bincount

“Numpy Bincount () lar oss beregne antall forekomster av hvert element i en rekke positive heltall.

La oss diskutere hvordan denne funksjonen fungerer og hvordan vi kan bruke den.”

np.Bincount () -funksjon

Som sagt tillater funksjonen oss å bestemme antall forekomster av et element i en rekke ikke-negative heltall. Denne forekomsten er også kjent som hyppigheten av et element.

Funksjonssyntaksen er som vist:

numpy.bincount (x, /, vekter = ingen, minlengde = 0)

Funksjonsparametrene vises:

1. X - refererer til inngangsarrayen som holder positive heltall.
2. Vekter - Angir vektene som er gitt som en rekke av samme form som x.
3. Minlengde - Denne parameteren spesifiserer minimum antall binger i utgangsarrayen.

Funksjonen returnerer deretter resultatet av å binde matrisen. Lengden på utgangsgruppen er lik NP.amax (x) + 1.

Enkelt sagt betyr det at størrelsen på utgangsarrayen er 1 større enn makselementet i inngangsarrayen.

Binning refererer til metoden for å gruppere en rekke mer eller mindre verdier i mindre grupper.

Husk at elementene i inngangsarrayen må være av heltallstype. Hvis det gis en ikke-heltallsverdi, hever funksjonen en typeerror.

Arrayen må også bare inneholde positive heltall. Hvis funksjonen møter en negativ verdi, vil den heve et verdienes unntak.

Numpy NP.Bincount () Eksempel

Eksemplet nedenfor viser Bincount () -funksjonen fungerer.

# Importer numpy modul
Importer numpy som NP
# Lag en 1-D-rekke +VE-heltall
arr = np.Array ([1,2,0,6,7,8,3,4,5,6,7,8,7]))
Print ("Størrelse", Len (ARR))
output_array = np.Bincount (ARR)
print (f "output: output_array")
print ("størrelse:", len (output_array))

I eksemplet over begynner vi med å importere Numpy -modulen. Vi lager deretter en endimensjonal matrise som holder ikke-negative heltall. Dette er matrisen hvis frekvens vi ønsker å bestemme.

Vi bruker deretter Bincount () -funksjonen og lagrer resultatet i output_array -variabelen.

Vi skriver deretter ut utgangsarrayen, som inneholder hyppigheten til hvert element i matrisen.

Den resulterende utgangen:

$ Python Bincount.py
størrelse 13
Utgang: [1 1 1 1 1 1 2 3 2]
Størrelse: 9

Fra utgangen over kan vi konkludere med at inngangsarrayen har 2, seks verdier, 3, syv verdier og 2, åtte verdier.

Eksempel 2

Vi kan også angi minimum antall binger for utgangsarrayen ved å stille inn minlengdeparameteren.

Et eksempel er som vist:

arr_2 = np.Array ([1,3,3,4,4,4,5,5,6,6,7,8]))
ut = np.Bincount (arr_2, ingen, 15)
print (f "output: out")
print ("størrelse:", len (ut))

Koden skal returnere en utgang:

$ Python Bincount.py
Utgang: [0 1 0 2 3 2 2 1 1 0 0 0 0 0 0]
Størrelse: 15

Vi kan se at størrelsen samsvarer med den spesifiserte minlengdeparameteren.

Eksempel 3

Vi kan også utføre et elementmessig tillegg ved å stille inn vektparameteren.

Et eksempelkode er som vist:

arr_1 = np.Array ([1,2,0,6,7,8,3,4,5,6,7,8,7]))
arr_2 = np.Array ([1,3,3,4,4,4,5,5,6,6,7,8,7]))
ut = np.bincount (arr_1, vekter = arr_2)
print (f "output: out")
print ("størrelse:", len (ut))

Koden over skal returnere en elementmessig tillegg av inngangsarrayen og vektene.

$ Python Bincount.py
Utgang: [3. 1. 3. 5. 5. 6. 10. 18. 12.]
Størrelse: 9

Konklusjon

I denne opplæringen utforsket vi hvordan vi skal jobbe med Bincount () -funksjonen i Numpy. Utforsk gjerne dokumentene for mer.