bincount的用途很簡單，就是統計出乙個列表的各個元素的出現次數。
例如輸入是：[1，0，2，2，1，2，3，5]
那麼輸出就是：[1，2，3，1，0，1]
這樣的結果可能並不是很直觀，可能依然會有同學會問為什麼會輸出這樣的結果。
我們看看：假如我們把輸入的列表中的數字都統計一遍，形成乙個字典：
key是列表的數字，value是數字對應出現的次數：
說白了 bincount就是統計列表中數字對應的出現頻率的。
那有什麼用呢？
對於我而言，我一般用來看乙個矩陣中的值是否符合我的預期。如果乙個矩陣太大，是列印不出來的，除錯時看也很不方便，於是，用bincount就可以輸出，矩陣中的數字的出現頻率，進而知道矩陣中的值的取值範圍是不是符合我的預期。當然，二維三維的輸入資料要做乙個reshape處理，把它轉成一維向量，如：
import numpy as np
img = cv2.imread(path)
print(np.bincount(img.reshape(-1)))
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