使用Numpy统计范围内的数字

Question

我一直在尝试写一些代码，这段代码可以把落在某个范围内的数字加起来，并把一个对应的数字添加到一个列表中。我还需要从一个累积和的范围中提取这个范围。

numbers = []
i=0

z = np.random.rand(1000)
arraypmf = np.array(pmf)
summation = np.cumsum(z)

while i < 6:
   index = i-1

    a = np.extract[condition, z] # I can't figure out how to write the condition.
    length = len(a)
    length * numbers.append(i)

Answer 1

这里有另一种方法可以实现（我认为）你想要做的事情：

import numpy as np
z = np.random.rand(1000)
bins = np.asarray([0, .1, .15, 1.])

# This will give the number of values in each range
counts, _ = np.histogram(z, bins)

# This will give the sum of all values in each range
sums, _ = np.histogram(z, bins, weights=z)

Answer 2

我不太确定你想要做什么，但在 numpy 中处理条件的最简单方法就是把条件应用到整个数组上，这样你就能得到一个“掩码”：

mask = (z >= 0.3) & (z < 0.6)

然后你可以使用，比如说，extract 或者 ma，如果需要的话。不过在这种情况下，我觉得你可以直接用 True==1 和 False==0 的关系来处理，像这样：

zm = z * mask

毕竟，如果你只是想把东西加起来，0 就相当于没有，而你可以把 len 替换成 count_nonzero。

例如：

In [588]: z=np.random.rand(10)
In [589]: z
Out[589]: 
array([ 0.33335522,  0.66155206,  0.60602815,  0.05755882,  0.03596728,
        0.85610536,  0.06657973,  0.43287193,  0.22596789,  0.62220608])
In [590]: mask = (z >= 0.3) & (z < 0.6)
In [591]: mask
Out[591]: array([ True, False, False, False, False, False, False,  True, False, False], dtype=bool)
In [592]: z * mask
Out[592]: 
array([ 0.33335522,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
        0.        ,  0.        ,  0.43287193,  0.        ,  0.        ])
In [593]: np.count_nonzero(z * mask)
Out[593]: 2
In [594]: np.extract(mask, z)
Out[594]: array([ 0.33335522,  0.43287193])
In [595]: len(np.extract(mask, z))
Out[595]: 2