使用 numpy 计算范围内列表值的出现次数答案

【问题标题】：Using numpy to count occurences of list values in a range使用 numpy 计算范围内列表值的出现次数
【发布时间】：2020-07-21 04:42:32
【问题描述】：

我有一个二维范围数组和一个我想过滤的关联值列表。我想获取属于每个范围的过滤值的数量。

例如，考虑：

范围矩阵{{0,1},{1,4}};
还有值列表{5,10,16,21}。

假设我过滤了x < 15。这将给出一个过滤后的索引数组{0,1}，因为只有 5 和 10 小于 15，并且它们分别落在索引 0 和 1 处。

使用这个过滤后的数组，因为 0 在 [0,1) 范围内，而 1 在 [1,4) 范围内，所以这个函数应该返回 (1,1)。

但是，如果我们过滤 x%5 == 1，过滤后的索引数组将是 {2,3}（因为只有 16 和 21 mod 5 等价于 1，而 16 和 25 分别具有索引 2 和 3）和函数应该返回 (0,2)，因为 2 和 3 都大于 1 且小于 4。

我知道如何使用循环来做到这一点，但我也不希望这样做。

我不确定在 NumPy 中实现此功能的最佳方法是什么——我正在考虑使用np.where()，但我不确定具体细节。另外，不确定这是否是解决此问题的最简单方法：是否有更简单的方法来确定一个范围内有多少过滤值？

【问题讨论】：

欢迎来到 Stack Overflow。请拨打tour，阅读what's on-topic，并阅读How to Ask a Good Question。 – 特别是，它有助于展示您当前的方法（代码），然后基于该方法提出特定问题。
我很难理解您正在寻找的逻辑。您提到范围（1,3），但您的数据中没有这样的范围。此外，条件（过滤器）、矩阵和结果之间的关系也不清楚。
谢谢，我修正了错字并添加了更多解释。希望现在有意义
不同的范围是否总是彼此相邻（即下一个从前一个结束的地方开始）？

标签： python list numpy

【解决方案1】：

这是一个解决方案（对于范围/箱相邻的情况，这似乎是你的情况）：

a = np.array([5,10,16,21])
bins = [[0,1],[1,4]]
bins = [b[0] for b in bins] + [bins[-1][1]]

indices = np.arange(len(a))[a % 5 == 1]
np.histogram(indices, bins)[0]
# array([0, 2])

indices = np.arange(len(a))[a < 15]
np.histogram(indices, bins)[0]
# array([1, 1])

【讨论】：

谢谢，我在找 np.histogram()