numpy.digitize

麻木的。数字化( x , bins , right = False )

返回输入数组中每个值所属的 bin 的索引。

正确的	垃圾箱的顺序	返回的索引i满足
False	增加	bins[i-1] <= x < bins[i]
True	增加	bins[i-1] < x <= bins[i]
False	减少	bins[i-1] > x >= bins[i]
True	减少	bins[i-1] >= x > bins[i]

如果x中的值超出binslen(bins)的范围，则根据需要返回0 或。

参数：

x类似数组

要分箱的输入数组。在 NumPy 1.10.0 之前，该数组必须是一维的，但现在可以具有任何形状。

bins类似数组

垃圾箱阵列。它必须是一维且单调的。

右布尔值，可选

指示间隔是否包括右侧或左侧 bin 边缘。默认行为是 (right==False)，指示间隔不包括右边缘。在这种情况下，左 bin 端是开放的，即 bins[i-1] <= x < bins[i] 是单调递增 bin 的默认行为。

返回：

整数索引 ndarray

输出索引数组，形状与x相同。

加薪：

值错误

如果bin不是单调的。

类型错误

如果输入的类型很复杂。

也可以看看

bincount, histogram, unique,searchsorted

笔记

如果x中的值超出 bin 范围，则尝试使用返回的索引对bindigitize进行索引将导致 IndexError。

1.10.0 版本中的新增内容。

np.digitize是根据np.searchsorted实现的。这意味着使用二分搜索对值进行分箱，与之前的线性搜索相比，对于更多数量的箱来说，它的扩展性要好得多。它还消除了输入数组为一维的要求。

对于单调_increasing_ bins，以下是等效的：

np.digitize(x, bins, right=True)
np.searchsorted(bins, x, side='left')

请注意，由于参数的顺序颠倒，因此边也必须颠倒。该searchsorted调用速度稍微快一些，因为它不进行任何单调性检查。也许更重要的是，它支持所有数据类型。

例子

>>> x = np.array([0.2, 6.4, 3.0, 1.6])
>>> bins = np.array([0.0, 1.0, 2.5, 4.0, 10.0])
>>> inds = np.digitize(x, bins)
>>> inds
array([1, 4, 3, 2])
>>> for n in range(x.size):
...   print(bins[inds[n]-1], "<=", x[n], "<", bins[inds[n]])
...
0.0 <= 0.2 < 1.0
4.0 <= 6.4 < 10.0
2.5 <= 3.0 < 4.0
1.0 <= 1.6 < 2.5

>>> x = np.array([1.2, 10.0, 12.4, 15.5, 20.])
>>> bins = np.array([0, 5, 10, 15, 20])
>>> np.digitize(x,bins,right=True)
array([1, 2, 3, 4, 4])
>>> np.digitize(x,bins,right=False)
array([1, 3, 3, 4, 5])