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

使用numpy。唯一的return_counts=True (NumPy 1.9+):

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

与scipy.stats.itemfreq相比:

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

老问题，但我想提供我自己的解决方案，这是最快的，使用普通列表而不是np。数组作为输入(或首先转移到列表)，基于我的台架测试。

如果你也遇到这种情况，请检查一下。

def count(a):
    results = {}
    for x in a:
        if x not in results:
            results[x] = 1
        else:
            results[x] += 1
    return results

例如,

>>>timeit count([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1]) would return:

100000个循环，最好的3:2.26µs每循环

>>>timeit count(np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1]))

100000个回路，最好的3:8.8µs每回路

>>>timeit count(np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1]).tolist())

100000个回路，最佳3:5.85µs每回路

而公认的答案会更慢，而scipy.stats.itemfreq解决方案更糟糕。

更深入的测试并没有证实所制定的期望。

from zmq import Stopwatch
aZmqSTOPWATCH = Stopwatch()

aDataSETasARRAY = ( 100 * abs( np.random.randn( 150000 ) ) ).astype( np.int )
aDataSETasLIST  = aDataSETasARRAY.tolist()

import numba
@numba.jit
def numba_bincount( anObject ):
    np.bincount(    anObject )
    return

aZmqSTOPWATCH.start();np.bincount(    aDataSETasARRAY );aZmqSTOPWATCH.stop()
14328L

aZmqSTOPWATCH.start();numba_bincount( aDataSETasARRAY );aZmqSTOPWATCH.stop()
592L

aZmqSTOPWATCH.start();count(          aDataSETasLIST  );aZmqSTOPWATCH.stop()
148609L

参考下面关于影响小型数据集大量重复测试结果的缓存和其他ram内副作用的评论。

import pandas as pd
import numpy as np
x = np.array( [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1] )
print(dict(pd.Series(x).value_counts()))

这会给你: {1,5, 2,3, 5:1, 25: 1}

为了计算唯一的非整数——类似于Eelco Hoogendoorn的答案，但速度要快得多(在我的机器上是5倍)，我使用了weave。内联组合numpy。只有一点c代码;

import numpy as np
from scipy import weave

def count_unique(datain):
  """
  Similar to numpy.unique function for returning unique members of
  data, but also returns their counts
  """
  data = np.sort(datain)
  uniq = np.unique(data)
  nums = np.zeros(uniq.shape, dtype='int')

  code="""
  int i,count,j;
  j=0;
  count=0;
  for(i=1; i<Ndata[0]; i++){
      count++;
      if(data(i) > data(i-1)){
          nums(j) = count;
          count = 0;
          j++;
      }
  }
  // Handle last value
  nums(j) = count+1;
  """
  weave.inline(code,
      ['data', 'nums'],
      extra_compile_args=['-O2'],
      type_converters=weave.converters.blitz)
  return uniq, nums

配置文件信息

> %timeit count_unique(data)
> 10000 loops, best of 3: 55.1 µs per loop

Eelco的纯numpy版本:

> %timeit unique_count(data)
> 1000 loops, best of 3: 284 µs per loop

Note

这里存在冗余(unique也执行排序)，这意味着可以通过将唯一功能放入c-code循环中来进一步优化代码。

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.]))