numpy.bincount( )函数的用法

numpy.bincount()函数 用于计算 非负整数数组中每个整数值的频次

用法：

numpy.bincount(arr, weights=None, minlength=0)

参数说明：

• arr：输入的非负整数数组
• weights（可选）：与arr相同长度的数组，用于指定每个整数值的权重。默认情况下，每个整数值的权重为1
• minlength（可选）：输出结果的最小长度。如果指定了minlength，则输出数组的长度将至少为minlength，并且在必要时使用0填充

返回值：

• 返回一个一维数组，数组的长度是arr中的最大整数值加1。数组的索引表示整数值，数组中的值表示对应整数值出现的频次

• 使用0填充

示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 1])
result = np.bincount(arr)
print(result)    # 输出：[0 3 2 1]

在上面的示例中，输入数组arr包含整数值1、2和3

np.bincount(arr)函数统计了每个整数值出现的频次，结果存储在一维数组 result 中

在这个返回的一维数组中，索引0的值为0，表示整数值0在输入数组中未出现；索引1的值为3，表示整数值1在输入数组中出现了3次；索引2的值为2，表示整数值2在输入数组中出现了2次；索引3的值为1，表示整数值3在输入数组中出现了1次

补充：还有关于tensor张量的torch.bincount( )函数的用法 函数torch.bincount( )的用法-CSDN博客可以对比理解

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