如何创建基于 bin 的矩阵？

Question

我有一组 3-27 的值，有 20 个有限值：

A = [(0,21),(1,12),(2,15),(3,3),(4,21),(5,15),(6,27),(7,21),(8,9),(9,27),(10,12),(11,9),(12,12),(13,3),(14,9),(15,12),(16,6),(17,3),(18,9),(19,15)]

我想学习如何创建一个包含 9 个 bin 的 numpy 数组，对于给定的元组 [1]，每个 bin 的范围为 -1 和 +1 整数，3 的倍数范围为 3- 27（但这应该可以与整数和范围的任何其他组合互换）。最后，我希望能够创建一个看起来像这样的矩阵：

[[0,0,0,0,0,0,1,0,0],
 [0,0,0,1,0,0,0,0,0],
 [0,0,0,0,1,0,0,0,0],
 [1,0,0,0,0,0,0,0,0],
 [0,0,0,0,0,0,1,0,0],
 [0,0,0,0,1,0,0,0,0],
 [0,0,0,0,0,0,0,0,1],
 ....]

我正在阅读关于 numpy 如何拥有 (num, bins) = histogram(x, bins=None, range=None) 的信息，但我不太确定该怎么做。

我在想我必须遍历 'A' 以获得唯一值（'a'），然后按 (a-1,a+1) 进行范围，以获得我想要的箱数只是给len(unique_values)。但后来我迷路了。谁能指导我？

Answer 1

这是np.searchsorted/np.digitize 的一种方式-

bins = np.arange(3,28,3)
ar = np.asarray(A)[:,1] # or np.array([i[1] for i in A])
ids = np.searchsorted(bins, ar) # or np.digitize(ar,bins)-1
out = (ids[:,None] == np.arange(9)).astype(int)

获取最终输出的最后一步可以替换为数组初始化-

out = np.zeros((len(ids), 9),dtype=int)
out[np.arange(len(ids)), ids] = 1

如果元组中的第一个元素不是按顺序排列的，我们可能希望使用它们来索引行 -

out[np.asarray(A)[:,0], ids] = 1

示例运行 -

In [205]: A
Out[205]: 
[(0, 21),
 (1, 12),
 (2, 15),
 (3, 3),
 (4, 21),
 (5, 15),
 (6, 27),
 (7, 21),
 (8, 9),
 (9, 27),
 (10, 12),
 (11, 9),
 (12, 12),
 (13, 3),
 (14, 9),
 (15, 12),
 (16, 6),
 (17, 3),
 (18, 9),
 (19, 15)]

In [206]: out[:7] # first 7 rows of output
Out[206]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]])