NP NP.bindotor

“El bindount numpy () nos permite calcular el número de ocurrencias de cada elemento en una matriz de enteros positivos.

Discutamos cómo funciona esta función y cómo podemos usarla."

notario público.función bincount ()

Como se indicó, la función nos permite determinar el número de ocurrencias de un elemento en una matriz de enteros no negativos. Este hecho también se conoce como la frecuencia de un elemento.

La sintaxis de la función es como se muestra:

numpy.bincount (x, /, pesos = ninguno, minlength = 0)

Se muestran los parámetros de la función:

1. X - se refiere a la matriz de entrada que contiene enteros positivos.
2. Pesos: especifica los pesos que se proporcionan como una matriz de la misma forma que X.
3. MinLength: este parámetro especifica el número mínimo de contenedores de la matriz de salida.

La función luego devuelve el resultado de la agrupación de la matriz. La longitud de la matriz de salida es igual a NP.amax (x) + 1.

En términos simples, significa que el tamaño de la matriz de salida es 1 mayor que el elemento máximo en la matriz de entrada.

El binning se refiere al método para agrupar una serie de valores más o menos en grupos más pequeños.

Tenga en cuenta que los elementos en la matriz de entrada deben ser de tipo entero. Si se proporciona un valor no inteligente, la función plantea un typeError.

La matriz también debe contener enteros positivos solo. Si la función encuentra un valor negativo, aumentará una excepción de ValueError.

NP NP.Ejemplo de bincount ()

El ejemplo a continuación muestra la función bincount () funciona.

# Importar módulo Numpy
importar numpy como np
# crear una matriz 1-D de +ve enteros
arr = np.Array ([1,2,0,6,7,8,3,4,5,6,7,8,7])
Imprimir ("Tamaño", Len (ARR))
output_array = np.Bincount (arr)
print (f "salida: output_array")
imprimir ("tamaño:", len (output_array))

En el ejemplo anterior, comenzamos importando el módulo Numpy. Luego creamos una matriz unidimensional que contiene enteros no negativos. Esta es la matriz cuya frecuencia deseamos determinar.

Luego usamos la función bincount () y almacenamos el resultado en la variable de salida_array.

Luego imprimemos la matriz de salida, que contiene la frecuencia de cada elemento en la matriz.

La salida resultante:

$ Python Bincount.py
tamaño 13
Salida: [1 1 1 1 1 1 2 3 2]
Tamaño: 9

De la salida anterior, podemos concluir que la matriz de entrada tiene 2, seis valores, 3, siete valores y 2, ocho valores.

Ejemplo 2

También podemos establecer el número mínimo de contenedores para la matriz de salida configurando el parámetro MinLength.

Un ejemplo es como se muestra:

arr_2 = np.Array ([1,3,3,4,4,4,5,5,6,6,7,8])
fuera = np.Bincount (arr_2, ninguno, 15)
print (f "salida: out")
Imprimir ("Tamaño:", Len (Out))

El código debe devolver una salida:

$ Python Bincount.py
Salida: [0 1 0 2 3 2 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0]
Tamaño: 15

Podemos ver que el tamaño coincide con el parámetro MinLength especificado.

Ejemplo 3

También podemos realizar una adición de elementos estableciendo el parámetro de pesas.

Un código de ejemplo es como se muestra:

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])
fuera = np.bincount (arr_1, pesas = arr_2)
print (f "salida: out")
Imprimir ("Tamaño:", Len (Out))

El código anterior debe devolver una adición de elemento de la matriz de entrada y los pesos.

$ Python Bincount.py
Salida: [3. 1. 3. 5. 5. 6. 10. 18. 12.]
Tamaño: 9

Conclusión

En este tutorial, exploramos cómo trabajar con la función bincount () en numpy. Siéntase libre de explorar los documentos para más.