Python 使用Numpy计算范围内的数字

我一直在尝试编写一些代码，将属于某个范围的数字相加，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)

number=[]
i=0
z=np.rand.rand（1000）
arraypmf=np.array（pmf）
求和=np.cumsum（z）
而我<6：
指数=i-1
a=np.extract[condition，z]#我不知道如何编写条件。
长度=长度（a）
长度*数字。追加（i）

我不完全确定您想做什么，但在

numpy

中执行条件的最简单方法是将它们应用于整个阵列以获得掩码：

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

毕竟，如果你所做的只是对事情进行总结，

0

与不存在的情况相同，你可以用

count\u non-zero

替换

len

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

[588]中的

z=np.rand.rand（10）
In[589]：z
出[589]：
阵列（[0.33335522,0.66155206,0.60602815,0.05755882,0.03596728，
0.85610536,  0.06657973,  0.43287193,  0.22596789,  0.62220608])
在[590]中：掩码=（z>=0.3）和（z<0.6）
在[591]中：掩码
Out[591]：数组（[True，False，False，False，False，False，True，False，False]，dtype=bool）
In[592]：z*掩模
Out[592]：
数组（[0.33335522,0,0,0,0,0,0,，
0.        ,  0.        ,  0.43287193,  0.        ,  0.        ])
在[593]中：np.count_非零（z*掩码）
Out[593]：2
在[594]中：np.提取（掩码，z）
Out[594]：数组（[0.33335522,0.43287193]）
在[595]中：len（np.extract（mask，z））
Out[595]：2

以下是另一种方法（我认为）您正在尝试做的事情：

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)

---

不清楚你想在这里做什么。为什么要创建从未使用过的

索引
变量？
cumsum
与任何事情都有什么关系？什么是
length*number.append（i）
应该做什么？（
list.append
返回
None
，即使它返回了您期望的结果，您也不会将
length*
的结果分配给任何内容。）循环应该循环什么？（因为你从不修改
i
，
i<6
将永远正确，你只需在
0
后面添加
0
到
数字
）也许你可以用伪代码解释你不知道怎么写？我放弃了猜测OP的意图，认为没有希望，但这似乎是一个很好的猜测…
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)