np.bincount函数的用法

官网写的非常清晰了，

返回数组的数量比x中的最大值大1，它给出了每个索引值在x中出现的次数。下面，我举个例子让大家更好的理解一下：

np.bincount(np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7]))
array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1])

最大值是7，所以bincount的值个数是8，索引从0到7，分别记录0到7各自出现的次数：
0出现1次，1出现3次，2出现1次，4，5，6都是0次，7是1次。

np.bincount(np.arange(5))
array([1, 1, 1, 1, 1])

w = np.array([0.3, 0.5, 0.2, 0.7, 1., -0.6]) # weights
x = np.array([0, 1, 1, 2, 2, 2])
np.bincount(x,  weights=w)
array([ 0.3,  0.7,  1.1])

如果指定权重的话，出现的值out[n] += weight[i] 代替 out[n] += 1.
上面最大值是2，所以输出有3个，0出现1次，值为w[0] = 0.3; 1出现2次，置为w[1] + w[2]=0.7; 2出现3次，值为w[3]+w[4]+w[5] = 0.7+1-0.6=1.1

一定要养成直接看英文文献的习惯，很多优秀的课程资料，出现bug直接在git上去搜，新年了，要好好学学英语！