从numpy中的矩阵中提取唯一的行，其中包含创建的每一行的频率

Question

关于以下问题的后续问题：

如何在Python中使用MATLAB中的唯一（a，'rows'）？

那里的答案解释了如何获得唯一的行。 然而，matlab还返回创建的每一行的频率。 用python做任何优雅的方式吗？

谢谢！

Answer 1

您可以使用花式索引计算每个唯一行的数量，并评估如下条件：

from numpy import unique, array, all
def myunique(input):
    u = array([array(x) for x in set(tuple(x) for x in input)])
    return u, array([len(input[all(input==x, axis=1)]) for x in u],dtype=int)

例：

a = array([list('1234'),
           list('1234'),
           list('1222'),
           list('1222'),
           list('1234')],dtype=str)

print myunique(a)
#(array([['1', '2', '2', '2'],
#        ['1', '2', '3', '4']],
#       dtype='|S1'), array([2, 3]))

Answer 2

numpy_indexed包（免责声明：我是它的作者）有一个功能，它以一种有效的方式完成：

import numpy_indexed as npi
m = np.random.randint(0, 2, (20, 3))
unique, count = npi.count(m)

Answer 3

我曾经遇到过这个问题。 我做了以下事情：不是一个完美的解决方案，而是一个优雅的黑客。

首先将您的2d阵列转换为1D阵列或可清洗列表，从那里很容易。 转换为1D浮点数阵列的一种方法是采用具有D维随机向量的点积。 例如：

a = np.array([[1.32,1,4],[2,3,3.5],[1.32,1,4],[4,5,6.2]])

b = np.random.randint(1,10**20,3)

c = np.dot(a,b)
vals, idx = np.unique(c,True)