numpy.bincount

numpy.bincount(x, weights=None, minlength=None)

计算非负整数数组中每个值的出现次数。

块（大小为1）的数量大于x中的最大值。如果指定minlength，那么在输出数组中至少会有这个数目的bin（如果需要，根据x的内容，它会更长）。每个bin给出其索引值在x中的出现次数。If weights is specified the input array is weighted by it, i.e. if a value n is found at position i, out[n] += weight[i] instead of out[n] += 1.

参数：

x：array_like，1 dimension，nonnegative ints

输入数组。

权重：array_like，可选

权重，与x形状相同的数组。

minlength：int，可选

输出数组的最小数目。

版本1.6.0中的新功能。

返回：

out：intar的ndarray

binning输入数组的结果。out的长度等于np.amax(x)+1。

上升：

ValueError

如果输入不是一维的，或包含负值的元素，或minlength是非正数。

TypeError

如果输入的类型是float或complex。

也可以看看

histogram，digitize，unique

例子

>>> np.bincount(np.arange(5))
array([1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.bincount(np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7]))
array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1])

>>> x = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7, 23])
>>> np.bincount(x).size == np.amax(x)+1
True

输入数组需要是整数dtype，否则会引发TypeError：

>>> np.bincount(np.arange(5, dtype=np.float))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: array cannot be safely cast to required type

bincount的一种可能用法是使用weights关键字对数组的可变大小块执行求和。

>>> w = np.array([0.3, 0.5, 0.2, 0.7, 1., -0.6]) # weights
>>> x = np.array([0, 1, 1, 2, 2, 2])
>>> np.bincount(x,  weights=w)
array([ 0.3,  0.7,  1.1])