Numpy：使用无限范围的垃圾箱

Question

在我的Python脚本中，我有浮动，我想要bin。现在我正在做：

min_val = 0.0
max_val = 1.0
num_bins = 20
my_bins = numpy.linspace(min_val, max_val, num_bins)
hist,my_bins = numpy.histogram(myValues, bins=my_bins)

但现在我想再添加两个箱来解释<0.0的值和> 1.0的值。因此，一个bin应该包括（-inf，0）中的所有值，另一个包含在[1，inf）中

在使用numpy的histogram函数时，有没有直接的方法呢？

Answer 1

函数numpy.histogram()在bins参数中愉快地接受无限值：

numpy.histogram(my_values, bins=numpy.r_[-numpy.inf, my_bins, numpy.inf])

或者，您可以使用numpy.searchsorted()和numpy.bincount()的组合，但我认为这种方法没有太大的优势。

Answer 2

您可以将numpy.inf指定为upper，将-numpy.inf指定为较低的bin限制。

Answer 3

使用Numpy版本1.16，你有histogram_bin_edges。有了这个，今天的解决方案调用histogram_bin_edges来获取垃圾箱，concatenate -inf和+ inf并将其作为垃圾箱传递给histogram：

a=[1,2,3,4,2,3,4,7,4,6,7,5,4,3,2,3]
np.histogram(a, bins=np.concatenate(([np.NINF], np.histogram_bin_edges(a), [np.PINF])))

结果是：

(array([0, 1, 3, 0, 4, 0, 4, 1, 0, 1, 0, 2]),
array([-inf,  1. ,  1.6,  2.2,  2.8,  3.4,  4. ,  4.6,  5.2,  5.8,  6.4, 7. ,  inf]))

如果您希望最后一个bin为空（就像我一样），您可以使用range参数并向max添加一个小数字：

a=[1,2,3,4,2,3,4,7,4,6,7,5,4,3,2,3]
np.histogram(a, bins=np.concatenate(([np.NINF], np.histogram_bin_edges(a, range=(np.min(a), np.max(a)+.1)), [np.PINF])))

结果是：

(array([0, 1, 3, 0, 4, 4, 0, 1, 0, 1, 2, 0]),
array([-inf, 1.  , 1.61, 2.22, 2.83, 3.44, 4.05, 4.66, 5.27, 5.88, 6.49, 7.1 ,  inf]))