装箱

装箱

的输出

np.histogram

实际上有10个bin；最后一个（最右边的）箱包含最大元素，因为它的右边缘是包容性的（与其他箱不同）。

该

np.digitize

方法不会产生此类异常（因为其用途有所不同），因此列表中最大的元素将放入一个额外的容器中。要获得与一致的仓位分配

histogram

，只需使用来将输出

digitize

限制为仓位数量

fmin

。

A = range(1,94)bin_count = 10hist = np.histogram(A, bins=bin_count)np.fmin(np.digitize(A, hist[1]), bin_count)

输出：

array([ 1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  1,  2,  2,  2,  2,  2,  2,  2,        2,  2,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  3,  4,  4,  4,  4,  4,  4,        4,  4,  4,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  5,  6,  6,  6,  6,  6,        6,  6,  6,  6,  6,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  7,  8,  8,  8,        8,  8,  8,  8,  8,  8,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9,  9, 10, 10,       10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10])