次のような2 つのリストvalueとfreqにデータがあります。
値周波数 1 2 2 1 3 3 6 2 7 3 8 3 ....
出力を
ビン周波数 1-3 6 4-6 2 7-9 6 ...
これを行うには、数行のコードを書くことができます。ただし、標準のpythonまたはNumpyに組み込み関数があるかどうかを調べていますか? 繰り返しのある配列/リストのデータが与えられたときに解決策を見つけました。つまり、それらはまだ頻度表にグループ化されていません(例 d= [1,1,2,3,3,3,6,6,7,7,7,8,8,8,...].ただし、この場合、答えが見つかりませんでした。データを単一に変換したくありません最初のようにリストを展開しd、ヒストグラム関数を使用します。
import numpy as np
values = [1,2,3,6,7,8]
freqs = [2,1,3,2,3,3]
hist, _ = np.histogram(values, bins=[1, 4, 7, 10], weights=freqs)
print hist
出力：
[6 2 6]
繰り返しのある配列/リストでデータが与えられたときに解決策を見つけました
ソリューションが何であるかはわかりませんでしたが、イテレータの取得をサポートしている場合は、リスト全体を作成する代わりに生成できます。
インポート itertools
values = [1,2,3,6]
freqs = [2,1,3,2]
v_iter = itertools.chain(*[ itertools.repeat(v,f) for v, f in zip(values, freqs) ])
#for x in v_iter:
# print x
your_solution(v_iter)
あなたはこれを試すことができます：
import collections
d=[1,1,2,3,3,3,6,6,7,7,7,8,8,8]
collections.Counter([i-i%3+3 for i in d])
それはあなたが望むもので辞書を生成します。