在numpy.histogram中使用面元边缘时，Numpy.digitize()会提供比预期更多的面元

在numpy.histogram中使用面元边缘时，Numpy.digitize()会提供比预期更多的面元。Numpy.histogram函数用于计算一维直方图，它将数据分成多个面元（bins），并统计每个面元中数据的数量。面元边缘是指将数据分割成面元的边界值。

Numpy.digitize()函数用于将给定的数据根据面元边缘进行分组，并返回每个数据所属的面元索引。然而，在使用面元边缘时，Numpy.digitize()可能会提供比预期更多的面元。

这是因为Numpy.digitize()函数将数据根据面元边缘进行分组时，使用的是半开半闭区间的方式。也就是说，面元边缘的左侧是闭区间，而右侧是开区间。这意味着如果数据恰好等于某个面元边缘的右侧值，它将被分配到下一个面元中。

为了解决这个问题，可以通过在面元边缘的最后添加一个无穷大的值来避免出现多余的面元。这样，数据等于最后一个面元边缘的右侧值时，将被分配到最后一个面元中。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
bins = np.array([0, 2, 4, 6])

# 添加无穷大的值到面元边缘的最后
bins = np.append(bins, np.inf)

# 使用Numpy.digitize()进行分组
indices = np.digitize(data, bins)

print(indices)

输出结果为：

[1 2 3 3 4]

在这个示例中，数据数组data被分成了三个面元，分别是[0, 2)，[2, 4)，[4, ∞)。数据1被分配到第一个面元，数据2被分配到第二个面元，数据3和4被分配到第三个面元，数据5被分配到第四个面元。

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