Python Array 追加向量，然后按位置（不是按元素）对数组的元素求和

Question

首先我解释一下我想做什么。我有一个函数可以给我一些列表。这些列表具有相同数量的元素，并且它们包含数字，代表 x 轴上的位置。例如其中一个是[-11, -6, -5, -4, -1, 1, 3, 4, 6, 7]，另一个是[-11, -6, -5, -3, -1, 1, 2, 4, 5, 7]。条目将始终为整数并按升序排列。

我想多次运行这个函数，最后以一种特定的方式“总结”所有这些向量。想象一下，每个向量都显示了一个人在 x 轴上的位置。我想知道，在say q 实验结束时，每个位置有多少人。但是，它们并非都从 -11 开始或以 7 结束。

例如[-13, -8, -3, -1, 0, 1, 2, 4, 5, 7] 或[-12, -7, -2, -1, 0, 1, 3, 4, 5, 6] 是函数的另外两个有效输出。

我该怎么做？

我的想法是创建一个循环，计算函数，并将这些列表存储到一个数组中，然后使用一些奇怪的矩阵运算。但是我完全被卡住了，这是我的尝试，rep_assign_time2(n,p,m) 是给我列表的函数：

def many_experiments(n,p,m,q):
    jj = 0
    vector_min = []
    vector_max = []
    a = np.array([])
    while jj < q:
        s = rep_assign_time2(n,p,m)
        a = np.concatenate((a,s), axis = 0)      # I add s as an element of a

    for k in range(a.shape):
        ma = max(a[k])
        mi = min(a[k])
        vector_min.append(mi)
        vector_max.append(ma)
    minimum = min(vector_min)
    maximum = max(vector_max)

然后我不知道如何创建一个执行我想要的操作。我想了一个小时，还是没有头绪。你有什么想法吗？

Answer 1

您对 NumPy 很幸运，因为它有一个内置的 np.unique。它为我们提供了这样的唯一标签（在这种情况下为轴位置）以及它们在每个这样的标签上的计数。因此，假设您将列表存储为列表，因此列表列表为A，您可以简单地执行 -

unq,counts = np.unique(A,return_counts=True)

示例运行 -

In [33]: A = [[-11, -6, -5, -4, -1, 1, 3, 4, 6, 7], \
    ...:      [-11, -6, -5, -3, -1, 1, 2, 4, 5, 7],\
    ...:      [-13, -8, -3, -1, 0, 1, 2, 4, 5, 7],\
    ...:      [-12, -7, -2, -1, 0, 1, 3, 4, 5, 6]]

In [34]: unq,counts = np.unique(A,return_counts=True)

In [35]: unq
Out[35]: 
array([-13, -12, -11,  -8,  -7,  -6,  -5,  -4,  -3,  -2,  -1,   0,   1,
         2,   3,   4,   5,   6,   7])

In [36]: counts
Out[36]: array([1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 4, 2, 4, 2, 2, 4, 3, 2, 3])

In [40]: import matplotlib.pyplot as plt

In [41]: # Plot the results
    ...: plt.bar(unq, counts, align='center')
    ...: plt.grid()
    ...: plt.show()
    ...: