我如何有效地获得一个NumPy数组中每个唯一值的频率计数?
>>> x = np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1])
>>> freq_count(x)
[(1, 5), (2, 3), (5, 1), (25, 1)]
当前回答
你可以这样写freq_count:
def freq_count(data):
mp = dict();
for i in data:
if i in mp:
mp[i] = mp[i]+1
else:
mp[i] = 1
return mp
其他回答
from collections import Counter
x = array( [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1] )
mode = counter.most_common(1)[0][0]
看看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)]
or:
np.vstack((ii,y[ii])).T
# array([[ 1, 5],
[ 2, 3],
[ 5, 1],
[25, 1]])
或者你想结合计数和唯一值。
尽管这个问题已经得到了回答，但我建议使用一种不同的方法，即numpy.histogram。这样的函数给定一个序列，它返回其元素分组在箱子中的频率。
但是要注意:它在这个例子中是有效的，因为数字是整数。如果它们是实数，那么这个解就不适用了。
>>> from numpy import histogram
>>> y = histogram (x, bins=x.max()-1)
>>> y
(array([5, 3, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1]),
array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11.,
12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20., 21., 22.,
23., 24., 25.]))
你可以这样写freq_count:
def freq_count(data):
mp = dict();
for i in data:
if i in mp:
mp[i] = mp[i]+1
else:
mp[i] = 1
return mp
用这个:
>>> import numpy as np
>>> x = [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1]
>>> np.array(np.unique(x, return_counts=True)).T
array([[ 1, 5],
[ 2, 3],
[ 5, 1],
[25, 1]])
最初的回答:
使用scipy.stats.itemfreq(警告:已弃用):
>>> from scipy.stats import itemfreq
>>> x = [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1]
>>> itemfreq(x)
/usr/local/bin/python:1: DeprecationWarning: `itemfreq` is deprecated! `itemfreq` is deprecated and will be removed in a future version. Use instead `np.unique(..., return_counts=True)`
array([[ 1., 5.],
[ 2., 3.],
[ 5., 1.],
[ 25., 1.]])
