Python numpy.bincount简单介绍

介绍

numpy.bincount函数是统计列表中元素出现的个数
在机器学习中用到的很广泛，（机器学习和深度学习基本上以矩阵为主，尤其是K临近算法有时要添加权重改善分类或回归的精度）。
语法表示如下：

np.bincount(x, weights=None, minlength=None)

x：传入函数的列表
weights：赋予对应元素的权重值
minlength：输出数组中的最小数目。

应用

对于numpy.bincount的用法会利用例子展现

a = [0,1,1,2,3,3,4,0,5]
print(np.bincount(a))

输出结果：

[2 2 1 2 1 1]

它表示的是列表a中元素出现的个数，并且按照顺序排列：
元素0——出现2次
元素1——出现2次
元素2——出现1次
元素3——出现2次
元素4——出现1次
元素5——出现1次

#依次类推，如果元素中有n个，那么输出的结果也是由n个

若将函数中添加权重时，输出的结果又会有不一样的效果

w = np.array([0.1,0.3,0.3,0.5,0.6,0.2])
b = np.array([0,0,1,3,2,4])
print(np.bincount(b,weights=w))

输出结果：

[0.4 0.3 0.6 0.5 0.2]

那么增加了权重它的表示形式是(下面以每个元素为例)：

最终输出结果为：
元素0——0.1+0.3=0.4
元素1——0.3
元素2——0.6
元素3——0.5
元素4——0.2

输出顺序跟上面一样

最后

以上就是可爱花卷为你收集整理的Python numpy.bincount简单介绍的全部内容，希望文章能够帮你解决Python numpy.bincount简单介绍所遇到的程序开发问题。

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