numpy bincountは2D配列でも使えますか？

Question

私は意味が分かりませんnumpy bincountで動作を見ています。私は2次元配列の値を行単位でビンし、以下の動作を見たいと思います。なぜそれはdbArrayでは動作しますが、simarrayでは失敗しますか？

>>> dbArray 
array([[1, 0, 1, 0, 1], 
     [1, 1, 1, 1, 1], 
     [1, 1, 0, 1, 1], 
     [1, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 1, 1], 
     [0, 1, 0, 1, 0]]) 
>>> N.apply_along_axis(N.bincount,1,dbArray) 
array([[2, 3], 
     [0, 5], 
     [1, 4], 
     [4, 1], 
     [3, 2], 
     [3, 2]], dtype=int64) 
>>> simarray 
array([[2, 0, 2, 0, 2], 
     [2, 1, 2, 1, 2], 
     [2, 1, 1, 1, 2], 
     [2, 0, 1, 0, 1], 
     [1, 0, 1, 1, 2], 
     [1, 1, 1, 1, 1]]) 
>>> N.apply_along_axis(N.bincount,1,simarray) 

Traceback (most recent call last): 
    File "<pyshell#31>", line 1, in <module> 
    N.apply_along_axis(N.bincount,1,simarray) 
    File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\shape_base.py", line 118, in apply_along_axis 
    outarr[tuple(i.tolist())] = res 
ValueError: could not broadcast input array from shape (2) into shape (3) 

Answer 1

問題は、値が欠落しているときbincountは常に、特に、同じ形状のオブジェクトを返していないことです。たとえば、次のように

>>> m = np.array([[0,0,1],[1,1,0],[1,1,1]]) 
>>> np.apply_along_axis(np.bincount, 1, m) 
array([[2, 1], 
     [1, 2], 
     [0, 3]]) 
>>> [np.bincount(m[i]) for i in range(m.shape[1])] 
[array([2, 1]), array([1, 2]), array([0, 3])] 

作品、しかし：

>>> m = np.array([[0,0,0],[1,1,0],[1,1,0]]) 
>>> m 
array([[0, 0, 0], 
     [1, 1, 0], 
     [1, 1, 0]]) 
>>> [np.bincount(m[i]) for i in range(m.shape[1])] 
[array([3]), array([1, 2]), array([1, 2])] 
>>> np.apply_along_axis(np.bincount, 1, m) 
Traceback (most recent call last): 
    File "<ipython-input-49-72e06e26a718>", line 1, in <module> 
    np.apply_along_axis(np.bincount, 1, m) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/shape_base.py", line 117, in apply_along_axis 
    outarr[tuple(i.tolist())] = res 
ValueError: could not broadcast input array from shape (2) into shape (1) 

はしません。

あなたはminlengthパラメータを使用してlambdaまたはpartialか何かを使用して、それを渡すことができます。

>>> np.apply_along_axis(lambda x: np.bincount(x, minlength=2), axis=1, arr=m) 
array([[3, 0], 
     [1, 2], 
     [1, 2]])