多维频率计数，即计数数组。

>>> print(color_array    )
  array([[255, 128, 128],
   [255, 128, 128],
   [255, 128, 128],
   ...,
   [255, 128, 128],
   [255, 128, 128],
   [255, 128, 128]], dtype=uint8)


>>> np.unique(color_array,return_counts=True,axis=0)
  (array([[ 60, 151, 161],
    [ 60, 155, 162],
    [ 60, 159, 163],
    [ 61, 143, 162],
    [ 61, 147, 162],
    [ 61, 162, 163],
    [ 62, 166, 164],
    [ 63, 137, 162],
    [ 63, 169, 164],
   array([     1,      2,      2,      1,      4,      1,      1,      2,
         3,      1,      1,      1,      2,      5,      2,      2,
       898,      1,      1,  

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.]))

像这样的东西应该做到:

#create 100 random numbers
arr = numpy.random.random_integers(0,50,100)

#create a dictionary of the unique values
d = dict([(i,0) for i in numpy.unique(arr)])
for number in arr:
    d[j]+=1   #increment when that value is found

另外，之前的这篇关于有效计算独特元素的文章似乎与您的问题非常相似，除非我遗漏了什么。

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。

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

import pandas as pd
import numpy as np

print(pd.Series(name_of_array).value_counts())