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pythonのnumpyで、いっぺんに処理したい。

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pythonのnumpyのdigitizeについての質問です。
numpyの機能で3次元配列に対してビンを作成したいのですが、
1次元の配列ならうまくいきますが、多次元になると怒られます。
できればfor文やリスト内表記を使わずいっぺんに出したいのですが、なにかいい方法はありませんでしょうか?

import numpy as np
import random

if __name__ == "__main__":  
    bins = np.array([[[0, 20, 50, 60, 127],[0, 30, 50, 70, 127],[0, 20, 50, 80, 127]],
            [[0, 20, 50, 60, 127],[0, 30, 50, 70, 127],[0, 20, 50, 80, 127]],
            [[0, 20, 50, 60, 127],[0, 30, 50, 70, 127],[0, 20, 50, 80, 127]]])
    x =  np.array([0, 12, 26, 39, 67,98,127,0, 6,110,127])
    indices = np.digitize(x, bins[:,:])-1
    print(indices)


エラー文
indices = np.digitize(x, bins[:,:])-1
ValueError: object too deep for desired array
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回答 1

checkベストアンサー

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単にデータとbinsが逆ということではありませんか?

import numpy as np

x = np.array(
    [[[0, 20, 50, 60, 127],[0, 30, 50, 70, 127],[0, 20, 50, 80, 127]],
     [[0, 20, 50, 60, 127],[0, 30, 50, 70, 127],[0, 20, 50, 80, 127]],
     [[0, 20, 50, 60, 127],[0, 30, 50, 70, 127],[0, 20, 50, 80, 127]]])
bins =  np.array([5, 12, 26, 39, 67,98,120])
indices = np.digitize(x, bins)
print(indices)
#[[[0 2 4 4 7]
#  [0 3 4 5 7]
#  [0 2 4 5 7]]
# [[0 2 4 4 7]
#  [0 3 4 5 7]
#  [0 2 4 5 7]]
# [[0 2 4 4 7]
#  [0 3 4 5 7]
#  [0 2 4 5 7]]]

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  • 2019/01/24 14:24 編集

    ご回答ありがとうございます。
    ご指摘した内容についてですが、
    データとbinsが逆というかんじではないです。

    上の例ですと、binsのはじめのベクトルにあたる [0, 20, 50, 60, 127]に対して、2つのxのベクトル
    [0, 12, 26, 39, 67,98,127,0, 6,110,127]のビンを調べ、結果として[0,0,1,1,3,3,4,0,0,3,4]のように出力し、それを最後のbinsのベクトルにあたる[0, 20, 50, 80, 127]まで回したい感じです。

    キャンセル

  • 2019/01/24 15:33

    了解しました。
    が・・
    条件が少し変わってません?
    修正前のように x が単なる2次元配列であれば、とりあえず

    res = np.apply_along_axis(lambda b: np.digitize(x, b), 2, bins)

    のようにすることで対応可能かと思うのですが、

    今回の修正のように 次元数が違う配列が複数個ある場合は素直にループを使ったほうが良いのではないでしょうか。

    numpy.victrize() あたりで対応できるかもしれませんが、結局は内部でループが動くので可読性が落ちるだけで何のメリットも無いような気がします。

    キャンセル

  • 2019/01/24 15:52

    ご返信ありがとうございます。
    実際は異なる次元数の配列だったのですが、
    1次元のベクトルで表記する実装になるのでそこらへんは大丈夫でした。
    紛らわしくて申し訳ございません...
    また、ご提示いただいたコードで問題なく動きました。
    ご教授いただき、ありがとうございました!

    キャンセル

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