Question

我有一个N元素的数组（未排序）。我想保留N的原始顺序，但是不是实际的元素，我希望它们有它们的bin数，其中N被分成相等的m个b（如果N可以被m整除）或者几乎相等（N不能被m整除）值。我需要一个矢量化解决方案（因为N相当大，所以标准的python方法效率不高）。是否有任何scipy或numpy可以做到这一点？

e.g.
N = [0.2, 1.5, 0.3, 1.7, 0.5]
m = 2
Desired output: [0, 1, 0, 1, 0]

我看过numpy.histogram，但它没有给我不等间隔的垃圾箱。

Answer 1

本文中列出的是一种基于NumPy的矢量化方法，其思想是使用np.searchsorted为输入数组的长度创建等间距索引 - 这是实施 -

def equal_bin(N, m):
    sep = (N.size/float(m))*np.arange(1,m+1)
    idx = sep.searchsorted(np.arange(N.size))
    return idx[N.argsort().argsort()]

示例运行每个bin的bin计数以验证结果 -

In [442]: N = np.arange(1,94)

In [443]: np.bincount(equal_bin(N, 4))
Out[443]: array([24, 23, 23, 23])

In [444]: np.bincount(equal_bin(N, 5))
Out[444]: array([19, 19, 18, 19, 18])

In [445]: np.bincount(equal_bin(N, 10))
Out[445]: array([10,  9,  9, 10,  9,  9, 10,  9,  9,  9])

这是另一种使用linspace创建可用作索引的等间距数字的方法，如下所示 -

def equal_bin_v2(N, m):
    idx = np.linspace(0,m,N.size+0.5, endpoint=0).astype(int)
    return idx[N.argsort().argsort()]

示例运行 -

In [689]: N
Out[689]: array([ 0.2,  1.5,  0.3,  1.7,  0.5])

In [690]: equal_bin_v2(N,2)
Out[690]: array([0, 1, 0, 1, 0])

In [691]: equal_bin_v2(N,3)
Out[691]: array([0, 1, 0, 2, 1])

In [692]: equal_bin_v2(N,4)
Out[692]: array([0, 2, 0, 3, 1])

In [693]: equal_bin_v2(N,5)
Out[693]: array([0, 3, 1, 4, 2])

将数组拆分为相等数量的二进制数

1 个答案: