python实现检测数量np.bincount索引解读DIY

np.bincount() 索引用法
主要作用
统计输入的数组中的每个值在非负整数数组中出现的次数说明:
语法&＃xff1a;

np.bincount(x, weights&＃61;None, minlength&＃61;None)


案例如下&＃xff1a;

import numpy as np# 我们可以看到x中最大的数为7&＃xff0c;因此bin的数量为7&＃xff0c;那么它的索引值为0->7&＃xff0c;与数组长度无关
x1 &＃61; np.array( [0, 1, 1, 3, 2, 1, 7,1,2,0,1,4] )
# 索引0出现了2次&＃xff0c;索引1出现了5次,索引2出现了2次&＃xff0c;......索引7出现了1次
np.bincount(x1)
print(np.bincount(x1))# 因此&＃xff0c;输出结果为&＃xff1a;array([2 5 2 1 1 0 0 1])# 我们可以看到x中最大的数为7&＃xff0c;因此bin的数量为8&＃xff0c;那么它的索引值为0->7x2 &＃61; np.array([7, 6, 2, 1, 4,7,9,8,6,4,5])
# 索引0出现了0次&＃xff0c;索引1出现了1次&＃xff0c;索引2出现了1次&＃xff0c;......索引6和7各出现了1次
print(np.bincount(x2))
# 所以&＃xff0c;输出结果&＃xff1a;[0 1 1 0 2 1 2 2 1 1]


作如下修改&＃xff0c;本来的x1参数bin的数量为7&＃xff0c;现在我们指定了参数为20&＃xff0c;那么它指定的数量大于原本的数量&＃xff0c;因此这个参数作用&＃xff0c;索引值还是0->19则&＃xff0c;

print(np.bincount(x1,weights&＃61;x1, minlength&＃61;20))


结果如下&＃xff1a;

[0. 5. 4. 3. 4. 0. 0. 7. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

若结果minlength&＃61;5&＃xff0c;则不改变结果输出&＃xff1a;
[0. 5. 4. 3. 4. 0. 0. 7.]

另外的&＃xff0c;设定参数时候要保证长度一样&＃xff0c;否则报错

print(np.bincount(x2,weights&＃61;x1, minlength&＃61;5))##The weights and list don’t have the same length。

注意一下。