Python中的numpy.bincount

numpy.bincount是Numpy库中的一种函数，用于计算数组中每个整数出现的次数。这个函数返回一个一维数组，其中第i个元素表示整数i在输入数组中出现的次数。这个函数使用起来非常简单，只需要将输入数组作为参数传入即可。

函数定义

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

参数说明

• x：输入的整数数组。
• weights：一个可选的浮点数或者整数数组，表示对于每个x中的值，要乘上一个相应的权重。例如，如果一个元素在输入数组中出现了两次，而相应的权重是3，则对应的计数便是6。
• minlength：返回数组的最小长度。如果输入数组中的最小值比minlength小，则返回的数组长度为minlength。

应用场景

numpy.bincount的应用场景非常广泛。例如，我们可以使用这个函数计算数组中每个整数出现的次数。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

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

输出结果为：

[1 3 1 1 0 0 0 1]

这个结果表示，整数0在数组中出现了1次，整数1在数组中出现了3次，整数2在数组中出现了1次，以此类推。我们也可以使用weights参数来计算每个整数的加权出现次数：

weights = np.array([0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.1, 1.3])
print(np.bincount(arr, weights=weights))

输出结果为：

[0.2 1.7 0.5 0.7 0.  0.  0.  1.3]

这个结果表示，整数0的加权出现次数为0.2，整数1的加权出现次数为0.3+0.3+0.5=1.1，以此类推。

总结

numpy.bincount是一个非常实用的函数，可以帮助我们计算数组中每个整数出现的次数。这个函数的使用非常简单，只需要将输入数组作为参数传入即可。此外，我们还可以使用weights参数来计算每个整数的加权出现次数。