Question

所以基本上我想计算浮点出现在给定列表中的次数。例如：用户输入等级列表（所有得分均为100），并且它们以十个为一组进行分类。从0-10,10-20,20-30等分数出现多少次？像测试分数一样。我知道我可以使用计数功能，但因为我不是在找特定的数字，所以我遇到了麻烦。有没有结合计数和范围？谢谢你的帮助。

Answer 1

要对数据进行分组，请将其除以间隔宽度。要计算每个组中的数字，请考虑使用collections.Counter。这是一个带有文档和测试的实例：

from collections import Counter

def histogram(iterable, low, high, bins):
    '''Count elements from the iterable into evenly spaced bins

        >>> scores = [82, 85, 90, 91, 70, 87, 45]
        >>> histogram(scores, 0, 100, 10)
        [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 3, 2]

    '''
    step = (high - low + 0.0) / bins
    dist = Counter((float(x) - low) // step for x in iterable)
    return [dist[b] for b in range(bins)]

if __name__ == '__main__':
    import doctest
    print doctest.testmod()

Answer 2

如果您使用外部库NumPy，则只需拨打numpy.histogram()：

>>> data = [82, 85, 90, 91, 70, 87, 45]
>>> counts, bins = numpy.histogram(data, bins=10, range=(0, 100))
>>> counts
array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 3, 2])
>>> bins
array([   0.,   10.,   20.,   30.,   40.,   50.,   60.,   70.,   80.,
         90.,  100.])

Answer 3

decs = [int(x/10) for x in scores]

将分数从0-9映射到＆gt; 0,10-19 - ＆gt; 1，等等。然后只计算0,1,2,3等的出现次数（通过collections.Counter之类的东西），并从那里映射回范围。

Answer 4

此方法使用bisect可以提高效率，但需要先对分数进行排序。

from bisect import bisect
import random

scores = [random.randint(0,100) for _ in xrange(100)]
bins = [20, 40, 60, 80, 100]

scores.sort()
counts = []
last = 0
for range_max in bins:
    i = bisect(scores, range_max, last)
    counts.append(i - last)
    last = i

我不希望你为此安装numpy，但如果你已经有numpy，你可以使用numpy.histogram。

更新

首先，使用bisect更灵活。使用[i//n for i in scores]要求所有垃圾箱大小相同。使用bisect允许bin具有任意限制。同样i//n表示范围是[lo，hi]。使用bisect范围是（lo，hi）但是如果你想要[lo，hi]你可以使用bisect_left。

第二个二分法更快，见下面的时间。我已经用较慢的排序（得分）替换了scores.sort（），因为排序是最慢的步骤，我不想用预先排序的数组来偏置时间，但是OP说他/她的数组已经是在这种情况下排序如此bisect可能会更有意义。

setup="""
from bisect import bisect_left
import random
from collections import Counter

def histogram(iterable, low, high, bins):
    step = (high - low) / bins
    dist = Counter(((x - low + 0.) // step for x in iterable))
    return [dist[b] for b in xrange(bins)]

def histogram_bisect(scores, groups):
    scores = sorted(scores)
    counts = []
    last = 0
    for range_max in groups:
        i = bisect_left(scores, range_max, last)
        counts.append(i - last)
        last = i
    return counts

def histogram_simple(scores, bin_size):
    scores = [i//bin_size for i in scores]
    return [scores.count(i) for i in range(max(scores)+1)]

scores = [random.randint(0,100) for _ in xrange(100)]
bins = range(10, 101, 10)
"""
from timeit import repeat
t = repeat('C = histogram(scores, 0, 100, 10)', setup=setup, number=10000)
print min(t)
#.95
t = repeat('C = histogram_bisect(scores, bins)', setup=setup, number=10000)
print min(t)
#.22
t = repeat('histogram_simple(scores, 10)', setup=setup, number=10000)
print min(t)
#.36

Python - 计算列表中某些范围的出现次数

4 个答案: