Numpy NP.bincout

«Le Numpy Bincount () nous permet de calculer le nombre d'occurrences de chaque élément dans un tableau d'entiers positifs.

Discutons du fonctionnement de cette fonction et comment nous pouvons l'utiliser."

NP.fonction bincount ()

Comme indiqué, la fonction nous permet de déterminer le nombre d'occurrences d'un élément dans un tableau d'entiers non négatifs. Cette occurrence est également connue comme la fréquence d'un élément.

La syntaxe de fonction est comme indiqué:

nombant.bincount (x, /, poids = aucun, minLength = 0)

Les paramètres de fonction sont affichés:

1. X - fait référence au tableau d'entrée contenant des entiers positifs.
2. Poids - Spécifie les poids fournis comme un tableau de la même forme que x.
3. MinLength - Ce paramètre spécifie le nombre minimum de bacs du tableau de sortie.

La fonction renvoie ensuite le résultat de la lutte du tableau. La longueur du tableau de sortie est égale à NP.amax (x) + 1.

En termes simples, cela signifie que la taille du tableau de sortie est 1 supérieure à l'élément maximum dans le tableau d'entrée.

Binning fait référence à la méthode de regroupement d'un certain nombre de valeurs plus ou moins dans des groupes plus petits.

Gardez à l'esprit que les éléments du tableau d'entrée doivent être de type entier. Si une valeur non intestin est fournie, la fonction augmente une éERROR.

Le tableau ne doit également contenir des entiers positifs que. Si la fonction rencontre une valeur négative, elle augmentera une exception ValueError.

Numpy NP.Exemple de bincount ()

L'exemple ci-dessous montre la fonction bincount () fonctionne.

# Importer le module Numpy
Importer Numpy comme NP
# Créez un tableau 1-D des entiers + ve
arr = np.Array ([1,2,0,6,7,8,3,4,5,6,7,8,7])
Imprimer ("Size", Len (Arr))
output_array = np.Bincount (arr)
print (f "output: output_array")
print ("taille:", Len (output_array))

Dans l'exemple ci-dessus, nous commençons par importer le module Numpy. Nous créons ensuite un tableau unidimensionnel détenant des entiers non négatifs. C'est le tableau dont nous souhaitons déterminer la fréquence.

Nous utilisons ensuite la fonction bincount () et stockons le résultat dans la variable Output_Array.

Nous imprimons ensuite le tableau de sortie, qui contient la fréquence de chaque élément dans le tableau.

La sortie résultante:

$ python bincount.py
taille 13
Sortie: [1 1 1 1 1 1 2 3 2]
Taille: 9

D'après la sortie ci-dessus, nous pouvons conclure que le tableau d'entrée a 2, six valeurs, 3, sept valeurs et 2, huit valeurs.

Exemple 2

Nous pouvons également définir le nombre minimum de bacs pour le tableau de sortie en définissant le paramètre MinLength.

Un exemple est comme indiqué:

arr_2 = np.Array ([1,3,3,4,4,4,5,5,6,6,7,8])
out = np.Bincount (Arr_2, aucun, 15)
print (f "output: out")
Imprimer ("Taille:", Len (Out))

Le code doit renvoyer une sortie:

$ python bincount.py
Sortie: [0 1 0 2 3 2 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0]
Taille: 15

Nous pouvons voir que la taille correspond au paramètre MinLength spécifié.

Exemple 3

Nous pouvons également effectuer un ajout d'élément en définissant le paramètre de poids.

Un exemple de code est comme indiqué:

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])
out = np.bincount (arr_1, poids = arr_2)
print (f "output: out")
Imprimer ("Taille:", Len (Out))

Le code ci-dessus doit renvoyer un ajout d'élément du tableau d'entrée et des poids.

$ python bincount.py
Sortie: [3. 1. 3. 5. 5. 6. dix. 18. 12.]]
Taille: 9

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons exploré comment travailler avec la fonction bincount () dans Numpy. N'hésitez pas à explorer les documents pour plus.