Question

我一直在尝试编写一些代码，这些代码会添加属于某个范围的数字，并在列表中添加相应的数字。我还需要从cumsum范围中拉出范围。

numbers = []
i=0

z = np.random.rand(1000)
arraypmf = np.array(pmf)
summation = np.cumsum(z)

while i < 6:
   index = i-1

    a = np.extract[condition, z] # I can't figure out how to write the condition.
    length = len(a)
    length * numbers.append(i)

Answer 1

我不完全确定你要做什么，但在numpy中做条件的最简单方法是将它们应用于整个数组以获得掩码：

mask = (z >= 0.3) & (z < 0.6)

然后，您可以在必要时使用extract或ma，但在这种情况下，我认为您可以依赖True==1和False==0这一事实并这样做：

zm = z * mask

毕竟，如果您所做的只是总结，0与不存在相同，您只需将len替换为count_nonzero。

例如：

In [588]: z=np.random.rand(10)
In [589]: z
Out[589]: 
array([ 0.33335522,  0.66155206,  0.60602815,  0.05755882,  0.03596728,
        0.85610536,  0.06657973,  0.43287193,  0.22596789,  0.62220608])
In [590]: mask = (z >= 0.3) & (z < 0.6)
In [591]: mask
Out[591]: array([ True, False, False, False, False, False, False,  True, False, False], dtype=bool)
In [592]: z * mask
Out[592]: 
array([ 0.33335522,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
        0.        ,  0.        ,  0.43287193,  0.        ,  0.        ])
In [593]: np.count_nonzero(z * mask)
Out[593]: 2
In [594]: np.extract(mask, z)
Out[594]: array([ 0.33335522,  0.43287193])
In [595]: len(np.extract(mask, z))
Out[595]: 2

Answer 2

这是另一种做（我认为）你想做的方法：

import numpy as np
z = np.random.rand(1000)
bins = np.asarray([0, .1, .15, 1.])

# This will give the number of values in each range
counts, _ = np.histogram(z, bins)

# This will give the sum of all values in each range
sums, _ = np.histogram(z, bins, weights=z)

使用Numpy计算范围内的数字

2 个答案: