代码之家 › 专栏 › 技术社区 › hamster on wheels

快速将阵列分配给等长的n个存储单元

discretization binning numpy python

2

hamster on wheels · 技术社区 · 7 年前

0.0 到 10.0

我想分配 arr 到 5

等长是指bin间隔为 [0.0, 2.0), [2.0, 4.0), [4.0, 6.0), [6.0, 8.0), [8.0, 10.0] .

问题是最后一个间隔与其他间隔不同。

测试:

import numpy as np
# Things we know and can pre-calculate
n_bins = 5
minimal = 0.0  
maximal = 10.0
reciprocal_bin_length = n_bins / (maximal - minimal)

# Let's say the stream gives 1001 numbers every time.
data = np.arange(1001)/100

norm_data = (data - minimal) * reciprocal_bin_length
norm_data = norm_data.astype(int)
print(norm_data.max())
print(norm_data.min())

5
0

箱子索引应该是0、1、2、3或4,但不是5。

2 回复 | 直到 7 年前

1

3

willeM_ Van Onsem 7 年前

穷人的解决方案 “可能是计算 minimum 在您的阵列之间 norm_data 和 nbins-1 :

norm_data = np.minimum(norm_data,nbins-1)

所以所有 5 4 120.0 也将在箱子4)中结束。

2

0

hamster on wheels 7 年前

import numpy as np
# Things we know and can pre-calculate
n_bins = 5
minimal = 0.0  
maximal = 10.0
approx = 1.001  # <-- this is new
reciprocal_bin_length = n_bins / (maximal*approx - minimal)

# Let's say the stream gives 1001 numbers every time.
data = np.arange(1001)/100

# can use numexpr for speed.
norm_data = (data - minimal) * reciprocal_bin_length
norm_data = norm_data.astype(int)
print(norm_data.max())
print(norm_data.min())