让我们说我的方向数组为[15,150]，其各自的幅度为[15,15]我的区间为[0,45,90,135]然后我想将幅度15均匀分割进入包含15作为其方向的输出的[10,5,0,0]，对于150的情况，其[5,0,0,10]假设其循环均匀分布 0-180度。
因此，假设方向的无符号方向（0-180而不是0-360），15距离15 0度，但它是30度远离45，因此0的权重高2/3，45的权重低1/3 150的分布量。{/ p>
类似于150，15距离135 30度，但与0或{{180度相距135度1}}，因此2/3的权重高0，1/3的权重低np.histogram np.bincount。{/ p>
它会产生直方图，因为这些值会被分配到预先指定的区间，但会在相邻的区间内均匀分布，具体取决于它的接近程度。
如何使用{{1}}或{{1}}实现这一目标？我尝试了 numpy 的文档，但没有找到任何明确提及我想要的准确api。