python - 将数组数字化为多个 bin 列表

Question

我有这样的情况，我需要 numpy.digitize 一个数组。 比如说，代码是

my_bin_list = [3, 6, 9]
my_array = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
digitized = numpy.digitize(my_array, my_bins)

这工作得很好。但是，问题是我没有像示例中那样的 bin 列表，而是 my_array 中的每个元素都有一个 bin 列表(因为每个元素属于具有自己的 bin 的不同数据集)，因此 len (my_array) == len(list_of_my_bin_lists)。这是list_of_my_bin_lists = [my_bin_list1, my_bin_list2, ...]。 所以我需要告诉 digitalize，对于第一个数组元素，它应该检查该元素属于 list_of_my_bin_lists[0] 的哪个 bin，对于带有 list_of_my_bin_lists[1] 的第二个元素>等等。 那可能吗？我会想象类似的事情

list_of_my_bin_lists = [[2, 6, 9], [4, 6, 8], [3, 5, 9]]
my_array = np.array([1, 3, 7])
digitized = numpy.digitize(my_array[i], my_bins[i] for i in len(my_array))

必须返回数字化:[0, 0, 2]

Answer 1

您可以使用接近您想象的列表理解来完成此操作:

import numpy as np

list_of_my_bin_lists = [[2, 6, 9], [4, 6, 8], [3, 5, 9]]
my_array = np.array([1, 3, 7])
digitized = [np.digitize(np.array([item]), bin_list)[0]
             for item, bin_list
             in zip(my_array, list_of_my_bin_lists)]

结果:数字化== [0, 0, 2]

假设您希望数字化成为int的列表，则此方法有效。如果您希望它是一个 np.array 或其他东西，那么可以直接将其重新转换为您需要的任何内容。