Question

我有2个numpy矩阵A和B：

A矩阵的可能值仅为1或0（ON或OFF）。
B矩阵有整数（最小值-1）。

我需要在矩阵B(X-axis)的元素和它们的频率之间绘制直方图，它们在矩阵A中被列为ON（在相应的位置）。

例如：

IF A[1][1] and A[2][2] are 1, 
AND B[1][1] and B[2][2] are 2, 
THEN frequency of 2 should be 2 (similarly for each element of matrix B).

基本上对于B中的每个元素，如果A中的对应元素为1，则其频率会增加1。

我正在处理的矩阵很大（3992x3992）。我如何尽可能高效地完成这项工作？

Answer 1

如果B中所有小正整数的值，您只需执行：

count = np.bincount(B.ravel())
tally = np.bincount(B.ravel(), weights=A.ravel())
freq = tally / count

但是因为你有负数，所以最好安全地运行它并首先通过B运行np.unique：

unq_val, unq_idx = np.unique(B.ravel(), return_inverse=True)
unq_count = np.bincount(unq_idx)
unq_tally = np.bincount(unq_idx, weights=A.ravel())
unq_freq = unq_tally / unq_count

当numpy 1.9在接下来的几个星期内到达街道时，你可以通过加入单曲中的前两行获得额外的表现优势：

unq_val, unq_idx, unq_count = np.unique(B.ravel(), return_inverse=True,
                                        return_counts=True)

之后，您将x中的unq_val值和y中的相应unq_freq值。在我的系统上，用这个组成的数据：

A = np.random.randint(2, size=(3992, 3992))
B = np.random.randint(50, size=(3992, 3992))

整个过程在0.3秒内完成，而不是通过独特的，并在使用它时超过6秒。

使用来自2个numpy矩阵的数据绘制直方图

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