数値配列の値を特定の範囲の値を含むビンに整理する方法は？

Question

私はnumpy配列の値をソートしようとしていますので、特定の範囲にあるすべての値を格納できるようになりました。とにかく私は何をしようとしているかの例をあげていません。私はまた別の配列がavgsと呼ばれている

bins = array([11,11.5,12,12.5,13,13.5,14]) 

に：

avgs = array([11.02, 13.67, 11.78, 12.34, 13.24, 12.98, 11.3, 12.56, 13.95, 13.56, 
       11.64, 12.45, 13.23, 13.64, 12.46, 11.01, 11.87, 12.34, 13,87, 13.04, 
       12.49, 12.5]) 

私がやろうとしていますどのようなことをavgs配列のインデックス値を見つけることです、私はこのようになり、ビンと呼ばれる配列を持っています配列binsの値の間の範囲内にあります。たとえば、各ビンに新しい変数を作成するwhileループを作成しようとしていました。最初のビンはbins[0] and bins[1]の間にあるすべてのものだろうと次のようになります。

bin1 = array([0, 6, 15]) 

これらのインデックス値は値11.02、11.3に対応するであろう、とavgsで11.01と指数の間であったavgsの値になりますbinsの値0と1です。私にとってこの挑戦的な部分は、他のパラメータに基づいてbinsとavgs変化の大きさは、私は次のようになり、何かを構築しようとしていたということでしたが

bin2 = array([2, 10, 16]) 

：私もそうもう一つの例は以下のようになり、他のビンが必要より大きいまたはより小さい配列binsおよびavgsアレイに拡大することができる。

Answer 1

Numpyにはかなり強力なビンカウント機能があります。

>>> binplace = np.digitize(avgs, bins) #Returns which bin an average belongs 
>>> binplace 
array([1, 6, 2, 3, 5, 4, 1, 4, 6, 6, 2, 3, 5, 6, 3, 1, 2, 3, 5, 7, 5, 3, 4]) 

>>> np.where(binplace == 1) 
(array([ 0, 6, 15]),) 
>>> np.where(binplace == 2) 
(array([ 2, 10, 16]),) 

>>> avgs[np.where(binplace == 1)] 
array([ 11.02, 11.3 , 11.01])