合并 python 元组。由于空垃圾箱导致的错误

Question

我在将列表项排序到垃圾箱时遇到问题。我有两个列表，X 和 Y，具有相应的 X 和 Y 值（显然也可以是一个元组列表）。接下来，我需要将 X 范围分成 10 个相等的 bin，并将 X 值和相应的 Y 值排序到这些 bin，以便我知道哪些 Y 值属于哪个 X bin（即每个 Y 的 X 值落入哪个 bin value)，然后取每个 bin 中所有 Y 值的中值。这给了我十个 bin-median 对。这在原则上使用以下代码可以正常工作，其中我还计算了每个 bin 的 X 中心。

    bins = np.linspace(max(X), min(X), 10)
    digitized = np.digitize(X, bins)
    bin_centers = []
    for j in range(len(bins) - 1):
        bin_centers.append((bins[j] + bins[j + 1]) / 2.)
    bin_means = [np.median(np.asarray(Y)[digitized == j])
                 for j in range(1, len(bins))]

现在的问题是有时一个 bin 是空的，因为这个 bin 中没有 X 值。在这种情况下，行

    bin_means = [np.median(np.asarray(Y)[digitized == j])
                 for j in range(1, len(bins))]

引发错误

/usr/lib64/python2.6/site-packages/numpy/core/_methods.py:55: RuntimeWarning: Mean of empty slice.
FloatingPointError: invalid value encountered in double_scalars

因为空垃圾箱。我该如何解决？我还在numpy.digitize 中尝试了right=True/False，但没有成功。我认为最好先删除三个列表bin_centers、digitized 和bins 中的条目，然后再执行计算中值的列表理解。但我不知道该怎么做，如何找出哪些垃圾箱是空的，然后从这些列表中删除什么以及如何删除。 有任何想法吗？谢谢！

Answer 1

如果你有 Scipy，你可以拨打scipy.stats.binned_statistic:

import scipy.stats as stats
statistic, bin_edges, binnumber = stats.binned_statistic(
    x=X, values=Y, statistic='median', bins=bins)
statistic = statistic[np.isfinite(statistic)]
print(statistic)

产量

[ 15.  90.  50.  55.  40.  60.]

---

如果没有 SciPy，我认为您需要一个列表理解。 正如您所建议的，您可以通过过滤掉那些空的垃圾箱来避免 RuntimeWarning 。您可以在列表理解中使用 if-condition 来做到这一点：

masks = [(digitized == j) for j in range(1, len(bins))]
bin_medians = [np.median(Y[mask]) for mask in masks if mask.any()]

另请注意，您看到的错误消息是警告，而不是异常。您可以（或者）抑制错误消息

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", 'Mean of empty slice.')
warnings.filterwarnings("ignore", 'invalid value encountered in double_scalar')

---

有一种方法可以更快地计算 bin_centers：

bin_centers = []
for j in range(len(bins) - 1):
    bin_centers.append((bins[j] + bins[j + 1]) / 2.)

可以简化为

bin_centers = bins[:-1] + (bins[1]-bins[0])/2

---

例如，

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", 'Mean of empty slice.')
warnings.filterwarnings("ignore", 'invalid value encountered in double_scalar')

np.random.seed(123)

X = np.random.random(10)
bins = np.linspace(min(X), max(X), 10)
digitized = np.digitize(X, bins)-1
bin_centers = bins + (bins[1]-bins[0])/2

Y = range(0, 100, 10)
Y = np.asarray(Y, dtype='float')
bin_medians = [np.median(Y[digitized == j]) for j in range(len(bins))]
print(bin_medians)

plt.scatter(bin_centers, bin_medians)
plt.show()

产量

[15.0, 90.0, 50.0, 55.0, nan, 40.0, nan, nan, nan, 60.0]

如果您的目的只是制作散点图，则无需删除 nans，因为matplotlib 无论如何都会忽略它们。

如果你真的想删除 nans，那么你可以使用

no_nans = np.isfinite(bin_medians)
bin_medians = bin_medians[no_nans]
bin_centers = bin_centers[no_nans]

---

在上面，我选择使用warnings.filterwarnings 来抑制警告。如果您不想抑制警告，而是希望从bin_medians 和从bin_centers 的相应位置过滤nans，那么：

bin_centers = bins + (bins[1]-bins[0])/2
masks = [(digitized == j) for j in range(len(bins))]
bin_centers, bin_medians = zip(*[(center, np.median(Y[mask]))
                                 for center, mask in zip(bin_centers, masks)
                                 if mask.any()])

Answer 2

我不太明白这个问题，但这里有一些东西可以帮助你入门：

In [3]: X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

In [4]: Y = [chr(96+x) for x in X]

In [8]: Z = zip(X, Y)    # Create a pairing - this can be done after a sort if they're not in whatever 'order' you want for your correspondence

In [9]: Z
Out[9]:
[(1, 'a'),
 (2, 'b'),
 (3, 'c'),
 (4, 'd'),
 (5, 'e'),
 (6, 'f'),
 (7, 'g'),
 (8, 'h'),
 (9, 'i'),
 (10, 'j')]

此时，您可以执行sorted(Z, key=lambda el: -ord(el[1])) 之类的操作，或者根据您的标准进行排序。显然它比示例更有意义。

最后，要分块成等长的部分，我想你可能也想要，看看wide variety of possibilities given as answers here。

如果这不是您想要的，抱歉。