不包括 numpy.histogram 中的最右邊

Question

我有一個數字列表a和一個 bin 列表，我將使用numpy.histogram對a中的數字進行分類。 這些 bin 是根據 a 的平均值和標准差( std ) 計算得出a 。 所以 bin 的數量是B ，第一個 bin 的最小值是mean - std ，最后一個 bin 的最大值是mean + std 。 （粗體字表示我的最終目標）

一個例子如下：

>>> a
array([1, 1, 3, 2, 2, 6])

>>> bins = np.linspace(mean - std, mean + std, B + 1)
array([ 0.79217487,  1.93072496,  3.06927504,  4.20782513]))

>>> numpy.histogram(a, bins = bins)[0]
(array([2, 3, 0], dtype=int32)

但是，我想排除最后一個 bin 的最右邊 - 即，如果 a 中a值完全等於mean + std ，我不希望將它包含在最后一個 bin 中。 關於mean和std差的漫畫並不重要，不包括最右邊的邊緣（也就是使其成為半開區間）。 不幸的是， 醫生在這方面說：

除了最后一個（最右邊的）垃圾箱外，所有垃圾箱都是半開的。 換句話說，如果 bins 是：

[1, 2, 3, 4] 那么第一個 bin 是 [1, 2)（包括 1，但不包括 2），第二個 bin 是 [2, 3)。 然而，最后一個 bin 是 [3, 4]，其中包括 4。

有沒有我可以采用的簡單解決方案？ 也就是說，一種不涉及手動固定邊緣的方法。 這是我可以做的，但這不是我想要的。 是否有我可以通過的標志或可以使用的不同方法？

Answer 1

這是一種（一種粗略的？）方法可以將最后一個垃圾箱變成半開而不是關閉。 我正在做的是從最右邊的 bin 的右側減去可能的最小值：

a = np.array([1, 1, 3, 2, 2, 6])
B = 3 # (in this example) 
bins = np.linspace(a.mean() - a.std(), a.mean() + a.std(), B + 1)
# array([ 0.79217487,  1.93072496,  3.06927504,  4.20782513]))
bins[-1] -= np.finfo(float).eps # <== this is the crucial line
np.histogram(a, bins = bins)

如果您對a中的值使用 float 以外的其他類型，請在對finfo的調用中使用不同的類型。 例如：

np.finfo(float).eps
np.finfo(np.float128).eps