Numpy：如何模拟 numpy.histogram 来实现 numpy.bincount 的功能

在本文中，我们将介绍如何使用 numpy 库中的两个方法，numpy.histogram 和 numpy.bincount，以及如何将前者模拟成后者来实现类似的功能。

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numpy.histogram 和 numpy.bincount 的功能

numpy.histogram 和 numpy.bincount 是两个常用的 numpy 库中的方法。它们的作用分别为：

• numpy.histogram：用来统计数字的频率分布情况。接收两个参数：待统计的数据和统计的区间范围（可选）。返回值是一个元组，包含统计出来的频率分布和区间范围。
• numpy.bincount：用来统计数字出现的次数。接收一个参数：待统计的数据。返回值是一个列表，每个元素表示对应数字出现的次数。

下面是分别使用这两个方法对数据进行处理的例子：

import numpy as np

# 使用 numpy.histogram 统计数据的频率分布
data = [1, 2, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 1, 3, 2, 1, 3, 1]
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=[1, 2, 3, 4])
print(hist)      # [8, 4, 3]
print(bin_edges)  # [1 2 3 4]

# 使用 numpy.bincount 统计数据的出现次数
data = [1, 2, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 1, 3, 2, 1, 3, 1]
bin_counts = np.bincount(data)
print(bin_counts)  # [0 8 4 3]

可以看到，numpy.histogram 统计的是数字出现的频率分布，而 numpy.bincount 统计的是数字出现的次数。

如何让 numpy.histogram 实现类似 numpy.bincount 的功能？

有时候，我们需要用 numpy.histogram 统计数字出现的次数，而不是频率分布。我们可能会考虑将统计区间的宽度调整为1，从而统计出每个数字出现的次数。然而，这种方法会忽略数字出现的范围（即是否在统计区间内），因此不能准确统计数字出现的次数。

我们可以通过一些技巧，让 numpy.histogram 实现类似 numpy.bincount 的功能。具体来说，就是通过将统计区间的数量设置为数字的最大值加1，来保证每个数字都拥有一个统计区间。然后，使用 numpy.histogram 统计频率分布，并且将返回值的长度缩短为数字的最大值加1即可。这样，返回值就变成了每个数字出现的次数。

下面是使用这种方法实现的例子：

# 使用 numpy.histogram 模拟 numpy.bincount
data = [1, 2, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 1, 3, 2, 1, 3, 1]
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=max(data)+1)
bin_counts = hist[:len(hist)-1]
print(bin_counts)  # [0 8 4 3]

可以看到，使用这种方法，就可以让 numpy.histogram 实现类似 numpy.bincount 的功能了。

总结

本文介绍了 numpy.histogram 和 numpy.bincount 两个 numpy 库中的方法，分别用来统计数字的频率分布和出现次数。同时，还介绍了如何通过一些技巧，让 numpy.histogram 实现类似 numpy.bincount 的功能。这样，我们就可以根据实际需求，选择合适的方法来处理数据了。