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我一直在尝试编写一些代码来添加属于某个范围的数字并将相应的数字添加到列表中。我还需要从 cumsum 范围中提取范围。

numbers = []
i=0

z = np.random.rand(1000)
arraypmf = np.array(pmf)
summation = np.cumsum(z)

while i < 6:
   index = i-1

    a = np.extract[condition, z] # I can't figure out how to write the condition.
    length = len(a)
    length * numbers.append(i)
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我不完全确定你要做什么，但最简单的条件numpy是把它们应用到整个数组来得到一个掩码：

mask = (z >= 0.3) & (z < 0.6)

然后你可以使用，例如，extract或者ma如果有必要的话——但在这种情况下，我认为你可以只依靠这样一个事实，True==1并且False==0这样做：

zm = z * mask

毕竟，如果您所做的只是总结事情，0则与不存在相同，您可以将其替换len为count_nonzero.

例如：

In [588]: z=np.random.rand(10)
In [589]: z
Out[589]: 
array([ 0.33335522,  0.66155206,  0.60602815,  0.05755882,  0.03596728,
        0.85610536,  0.06657973,  0.43287193,  0.22596789,  0.62220608])
In [590]: mask = (z >= 0.3) & (z < 0.6)
In [591]: mask
Out[591]: array([ True, False, False, False, False, False, False,  True, False, False], dtype=bool)
In [592]: z * mask
Out[592]: 
array([ 0.33335522,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
        0.        ,  0.        ,  0.43287193,  0.        ,  0.        ])
In [593]: np.count_nonzero(z * mask)
Out[593]: 2
In [594]: np.extract(mask, z)
Out[594]: array([ 0.33335522,  0.43287193])
In [595]: len(np.extract(mask, z))
Out[595]: 2
于 2013-02-05T00:39:08.693 回答
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这是您尝试做的另一种方法（我认为）：

import numpy as np
z = np.random.rand(1000)
bins = np.asarray([0, .1, .15, 1.])

# This will give the number of values in each range
counts, _ = np.histogram(z, bins)

# This will give the sum of all values in each range
sums, _ = np.histogram(z, bins, weights=z)
于 2013-02-05T01:06:57.363 回答