2009-09-14 9 views

답변

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당신은 정수의 배열 및 최대 값은 당신이 numpy.bincount을 사용할 수 있습니다 너무 크지 않은이있는 경우 :

hist = dict((key,val) for key, val in enumerate(numpy.bincount(data)) if val) 

편집 : 당신은 거대한 범위의 부동 소수점 데이터, 데이터의 확산이있는 경우 다음을 수행하여 정수로 변환 할 수 있습니다.

bins = numpy.unique(data) 
bincounts = numpy.bincount(numpy.digitize(data, bins) - 1) 
hist = dict(zip(bins, bincounts)) 
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감사합니다. 'bincount()'에 대해 모른다. –

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np.bincount (np.digitize (...))는 매우 유용한 패턴이다. :) – David

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모든 값에 대한 빈 조금 이상한 소리지만

bins=a.max()-a.min() 

비슷한 결과를 제공하지 않을까요?

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