numpy:如何实现数组中唯一值的最有效频率计数?

内容来源于 Stack Overflow,并遵循CC BY-SA 3.0许可协议进行翻译与使用

  • 回答 (2)
  • 关注 (0)
  • 查看 (25)

numpy/scipy,有没有高效率获取数组中唯一值的频率计数的方法?

类似的东西:

x = array( [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1] )
y = freq_count( x )
print y

>> [[1, 5], [2,3], [5,1], [25,1]]

提问于
用户回答回答于

看一看np.bincount:

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.bincount.html

import numpy as np
x = np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1])
y = np.bincount(x)
ii = np.nonzero(y)[0]

然后:

zip(ii,y[ii]) 
# [(1, 5), (2, 3), (5, 1), (25, 1)]

或:

np.vstack((ii,y[ii])).T
# array([[ 1,  5],
         [ 2,  3],
         [ 5,  1],
         [25,  1]])

用户回答回答于

在Numpy 1.9中,最简单、最快的方法就是简单地使用numpy.unique,它现在有一个return_counts关键词参数:

import numpy as np

x = np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1])
unique, counts = np.unique(x, return_counts=True)

print np.asarray((unique, counts)).T

这意味着:

 [[ 1  5]
  [ 2  3]
  [ 5  1]
  [25  1]]

快速比较scipy.stats.itemfreq:

In [4]: x = np.random.random_integers(0,100,1e6)

In [5]: %timeit unique, counts = np.unique(x, return_counts=True)
10 loops, best of 3: 31.5 ms per loop

In [6]: %timeit scipy.stats.itemfreq(x)
10 loops, best of 3: 170 ms per loop

扫码关注云+社区