Python：在numpy数组（大数据集）中计算出现次数的更快方法

Question

我是Python的新手。 我有一个numpy.array ，大小是66049x1 （66049行和1列）。 值从最小到最大排序，并且是float类型，其中一些是重复的。

我需要确定每个值的出现频率（给定值等于但未超过的次数 ，例如统计术语中X <= x ），以便稍后绘制样本累积分布函数。

我目前使用的代码如下，但它非常慢，因为它必须循环66049x66049=4362470401次。 有没有办法增加这段代码的速度？ 也许使用dictionaries会有什么帮助吗？ 不幸的是，我无法改变我正在使用的数组的大小。

+++Function header+++
...
...
directoryPath=raw_input('Directory path for native csv file: ')
csvfile = numpy.genfromtxt(directoryPath, delimiter=",")
x=csvfile[:,2]
x1=numpy.delete(x, 0, 0)
x2=numpy.zeros((x1.shape[0]))
x2=sorted(x1)
x3=numpy.around(x2, decimals=3)
count=numpy.zeros(len(x3))

#Iterates over the x3 array to find the number of occurrences of each value
for i in range(len(x3)):
    temp=x3[i]
    for j in range(len(x3)):
       if (temp<=x3[j]):
           count[j]=count[j]+1

#Creates a 2D array with (value, occurrences)
    x4=numpy.zeros((len(x3), 2))
    for i in range(len(x3)):
    x4[i,0]=x3[i]
    x4[i,1]=numpy.around((count[i]/x1.shape[0]),decimals=3)
...
...
+++Function continues+++

Answer 1

你应该使用np.where然后计算获得的索引向量的长度：

indices = np.where(x3 <= value)
count = len(indices[0]) 

Answer 2

import numpy as np
import pandas as pd
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.random.randint(0, 100, (100000,1))

df = pd.DataFrame(arr)

cnt = Counter(df[0])

df_p = pd.DataFrame(cnt, index=['data'])

df_p.T.plot(kind='hist')

plt.show()

对于（ 100,000x1)数组，整个脚本花了很短的时间来执行（~2s）。 我没有时间，但如果你提供你做的时间我们可以比较。

我使用collections [Counter][2]来计算出现次数，我对它的体验总是很棒（时间上）。 我将其转换为DataFrame以绘制并使用T进行转置。

您的数据确实会复制一些，但您可以尝试进一步优化它。 事实上，它非常快。

编辑

使用cumsum()创建CDF

import numpy as np
import pandas as pd
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.random.randint(0, 100, (100000,1))

df = pd.DataFrame(arr)

cnt = Counter(df[0])

df_p = pd.DataFrame(cnt, index=['data']).T


df_p['cumu'] = df_p['data'].cumsum()

df_p['cumu'].plot(kind='line')

plt.show()

编辑2

对于scatter()图，您必须明确指定（x，y）。 此外，调用df_p['cumu']将导致Series ，而不是DataFrame 。

要正确显示散点图，您需要以下内容：

import numpy as np
import pandas as pd
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.random.randint(0, 100, (100000,1))

df = pd.DataFrame(arr)

cnt = Counter(df[0])

df_p = pd.DataFrame(cnt, index=['data']).T


df_p['cumu'] = df_p['data'].cumsum()

df_p.plot(kind='scatter', x='data', y='cumu')

plt.show()

Answer 3

如果效率很重要，你可以使用numpy函数bincount，它需要整数：

import numpy as np
a=np.random.rand(66049).reshape((66049,1)).round(3)
z=np.bincount(np.int32(1000*a[:,0]))

大约需要1毫秒。

问候。