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标题: np.digitize函数详解 [打印本页]

作者: 南飓风 时间: 2024-10-24 19:40
标题: np.digitize函数详解
np.digitize 是 NumPy 库中的一个函数，用于将输入数组的元素归入指定的区间（bins）中。它根据输入的数组和区间界限，返回一个与输入数组形状类似的数组，此中每个元素都被赋予一个区间标签，表现该元素属于哪个区间。
np.digitize 函数的语法

numpy.digitize(x, bins, right=False)

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参数说明

x：必要分类的输入数组或列表。这个数组中的每个元素将被分配到指定的区间（bins）中。
bins：界说区间界限的数组或列表。这个数组通常是单调递增的，但也可以是单调递减的。它界说了区间的界限值。
right：布尔值，默认为 False。它决定区间是左开右闭 [left, right) 还是左闭右开 (left, right]：
- 当 right=False 时，区间是左闭右开 [left, right)，即包罗左端点，但不包罗右端点。
- 当 right=True 时，区间是左开右闭 (left, right]，即不包罗左端点，但包罗右端点。

返回值

返回一个与 x 形状类似的整数数组，此中每个元素的值表现 x 中相应元素所属的区间编号。编号从1开始。假如某个元素小于第一个区间的左端点，那么返回0；假如某个元素大于末了一个区间的右端点，那么返回 len(bins)。
示例说明

简单的分类示例：
1. import numpy as np
3. x = [0.2, 6.4, 3.0, 1.6]
4. bins = [0.0, 1.0, 2.5, 4.0, 6.0]
6. indices = np.digitize(x, bins)
7. print(indices) # 输出：[1 5 3 2]
复制代码
- 解释：
  - 0.2 落在第一个区间 [0.0, 1.0) 中，返回1。
  - 6.4 大于末了一个区间的右端点，返回 len(bins)，即5。
  - 3.0 落在第三个区间 [2.5, 4.0) 中，返回3。
  - 1.6 落在第二个区间 [1.0, 2.5) 中，返回2。
改变区间包罗方式：
1. indices_right = np.digitize(x, bins, right=True)
2. print(indices_right) # 输出：[1 5 3 1]
复制代码
- 解释：
  - 0.2 落在第一个区间 (0.0, 1.0] 中，返回1。
  - 6.4 大于末了一个区间的右端点，返回 len(bins)，即5。
  - 3.0 落在第三个区间 (2.5, 4.0] 中，返回3。
  - 1.6 落在第一个区间 (0.0, 1.0] 中，由于 right=True 时第一个区间右端点1.0是包罗的，返回1。
逆序区间的分类：
1. x = [0.2, 6.4, 3.0, 1.6]
2. bins = [6.0, 4.0, 2.5, 1.0, 0.0]
4. indices = np.digitize(x, bins)
5. print(indices) # 输出：[4 0 2 3]
复制代码
- 解释：
  - 0.2 落在第四个区间 [1.0, 0.0) 中，返回4。
  - 6.4 大于第一个区间的右端点，返回0（由于大于第一个区间的右端点 6.0）。
  - 3.0 落在第二个区间 [4.0, 2.5) 中，返回2。
  - 1.6 落在第三个区间 [2.5, 1.0) 中，返回3。

总结

np.digitize 是一个非常实用的函数，可以大概帮助我们将数据划分到预界说的区间中，常用于数据分组、直方图计算和分位数计算等场景。
关键在于 bins 的界说及 right 参数的设置，确保数据根据需求正确划分到相应的区间中。

通过这个函数，我们可以轻松地将数据分段处理，这在数据分析和可视化中非常有用。
笔者程度有限，如有不对的地方接待品评指正！

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