python - Numpy 聚合到 bin 中，然后计算总和？

Question

我有一个看起来像这样的矩阵:

M = [[1, 200],
 [1.8, 100],
 [2, 500],
 [2.5, 300],
 [3, 400],
 [3.5, 200],
 [5, 200],
 [8, 100]]

我想按 bin 大小(应用于左列)对行进行分组，例如对于 bin 大小 2(第一个 bin 是 0-2 的值，第二个 bin 为 2-4，第三个 bin 为 4-6 等):

[[1, 200],
 [1.8, 100],
----
 [2, 500],
 [2.5, 300],
 [3, 400],
 [3.5, 200],
----
 [5, 200],
----
 [8, 100]]

然后输出一个新矩阵，其中包含每组右列的总和:

[200+100, 500+300+400+200, 200, 100]

根据 bin_size 边界对每个值求和的有效方法是什么？

Answer 1

与 pandas :

做个 DataFrame然后使用整数除法来定义您的垃圾箱:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(M)
df.groupby(df[0]//2)[1].sum()

#0
#0.0     300
#1.0    1400
#2.0     200
#4.0     100
#Name: 1, dtype: int64

使用 .tolist()得到你想要的输出:

df.groupby(df[0]//2)[1].sum().tolist()
#[300, 1400, 200, 100]

与 numpy.bincount

import numpy as np

gp, vals = np.transpose(M)
gp = (gp//2).astype(int)

np.bincount(gp, vals)
#array([ 300., 1400.,  200.,    0.,  100.])