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我有我需要numpy.digitize數組的情況。 說,代碼是數組化數組到幾個列表的列表
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)
這工作得很好。然而,問題是我沒有一個如上例所示的bin列表,但是my_array中每個元素只有一個bin列表(因爲每個元素都屬於具有自己的bin的不同數據集),因此len(my_array) == len(list_of_my_bin_lists)
。這裏是list_of_my_bin_lists = [my_bin_list1, my_bin_list2, ...]
。 所以我需要告訴數字化,對於第一個數組元素,它應該檢查該元素所屬的list_of_my_bin_lists[0]
的哪個元素,對於list_of_my_bin_lists[1]
等等的第二個元素。 這可能嗎?我會想象像
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))
將必須返回數字:0,0,2]
'np.digitize'和'np.searchsorted'都不能用多維分檔工作,所以沒有明顯的方法可以在沒有循環的情況下高效地完成。 – Jaime