{"id":900,"date":"2023-07-28T09:10:08","date_gmt":"2023-07-28T09:10:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/numpy-digitalisieren\/"},"modified":"2023-07-28T09:10:08","modified_gmt":"2023-07-28T09:10:08","slug":"numpy-digitalisieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/numpy-digitalisieren\/","title":{"rendered":"So gruppieren sie variablen in python mit numpy.digitize()"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Oftmals k\u00f6nnten Sie daran interessiert sein, die Werte einer Variablen in Python in \u201eBins\u201c zu packen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gl\u00fccklicherweise ist dies mit der Funktion <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/generated\/numpy.digitize.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">numpy.digitize()<\/a> einfach zu bewerkstelligen, die die folgende Syntax verwendet:<br \/><\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">numpy.digitize(x, bins, right=False)<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> Array zur Gruppierung.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Bins:<\/strong> Array von Bins.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>rechts:<\/strong> Gibt an, ob die Intervalle den rechten oder linken Rand des Beh\u00e4lters umfassen. Standardm\u00e4\u00dfig umfasst das Intervall nicht die rechte Kante.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial zeigt einige Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Funktion.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Platzieren Sie alle Werte in zwei Bins<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie die Werte eines Arrays in zwei Bins platziert werden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> , wenn x &lt; 20<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> wenn x \u2265 20<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\ndata = [2, 4, 4, 7, 12, 14, 19, 20, 24, 31, 34]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#place values into bins\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">digitize<\/span> (data, bins=[20])\n\narray([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Platzieren Sie alle Werte in drei Bins<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie die Werte eines Arrays in drei Bins platziert werden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> , wenn x &lt; 10<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> , wenn 10 \u2264 x &lt; 20<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2<\/strong> wenn x \u2265 20<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\ndata = [2, 4, 4, 7, 12, 14, 20, 22, 24, 31, 34]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#place values into bins\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">digitize<\/span> (data, bins=[10, 20])\n\narray([0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2])<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass, wenn wir right= <strong>True<\/strong> angeben, die Werte in den folgenden Bins platziert w\u00fcrden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> , wenn x \u2264 10<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> wenn 10 &lt; x \u2264 20<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2<\/strong> wenn x &gt; 20<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jedes Intervall w\u00fcrde den rechten Rand des Beh\u00e4lters umfassen. So sieht es aus:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createdata<\/span>\ndata = [2, 4, 4, 7, 12, 14, 20, 22, 24, 31, 34]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#place values into bins\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">digitize<\/span> (data, bins=[10, 20], right= <span style=\"color: #008000;\">True<\/span> )\n\narray([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2])<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 3: Platzieren Sie alle Werte in vier Bins<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie die Werte eines Arrays in drei Bins platziert werden:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> , wenn x &lt; 10<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> , wenn 10 \u2264 x &lt; 20<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2<\/strong> wenn 20 \u2264 x &lt; 30<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3<\/strong> wenn x \u2265 30<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createdata<\/span>\ndata = [2, 4, 4, 7, 12, 14, 20, 22, 24, 31, 34]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#place values into bins\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">digitize<\/span> (data, bins=[10, 20, 30])\n\narray([0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 4: Z\u00e4hlen Sie die H\u00e4ufigkeit jedes Beh\u00e4lters<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine weitere n\u00fctzliche NumPy-Funktion, die die Funktion numpy.digitize() erg\u00e4nzt, ist die Funktion <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/generated\/numpy.bincount.html#numpy.bincount\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">numpy.bincount()<\/a> , die die H\u00e4ufigkeiten jedes Bins z\u00e4hlt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie man die Werte eines Arrays in drei Gruppen einteilt und dann die H\u00e4ufigkeit jeder Gruppe z\u00e4hlt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createdata<\/span>\ndata = [2, 4, 4, 7, 12, 14, 20, 22, 24, 31, 34]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#place values into bins\n<span style=\"color: #000000;\">bin_data = np. <span style=\"color: #3366ff;\">digitize<\/span> (data, bins=[10, 20])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view binned data<\/span>\nbin_data\n\narray([0, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2])\n\n<span style=\"color: #008080;\">#count frequency of each bin\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">bincount<\/span> (bin_data)\n\narray([4, 2, 5])\n<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Ausgabe sagt uns Folgendes:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Bin \u201e0\u201c enth\u00e4lt <strong>4<\/strong> Datenwerte.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Bin \u201e1\u201c enth\u00e4lt <strong>2<\/strong> Datenwerte.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Bin \u201e2\u201c enth\u00e4lt <strong>5<\/strong> Datenwerte.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em><span style=\"color: #000000;\">Weitere Python-Tutorials finden Sie <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-statistik-erklart-konzepte-auf-einfache-und-direkte-weise.-wir-erleichtern-das-erlernen-von-statistiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Oftmals k\u00f6nnten Sie daran interessiert sein, die Werte einer Variablen in Python in \u201eBins\u201c zu packen. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit der Funktion numpy.digitize() einfach zu bewerkstelligen, die die folgende Syntax verwendet: numpy.digitize(x, bins, right=False) Gold: x: Array zur Gruppierung. 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