計算 numpy 數組中一行中重復元素的數量

Question

我正在尋找一種快速的方法來執行以下操作：假設我有一個數組

X = np.array([1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,1,1,0,0,0,5])

我正在尋找連續的頻率，而不是簡單的元素頻率。 所以前 1 重復 3 次，比 2 重復 5 次，比 3 重復 2 次，等等。所以如果freq是我的 function 比：

Y = freq(X)
Y = np.array([[1,3],[2,5],[3,2],[1,2],[0,3],[5,1]])

例如，我可以用這樣的循環來寫這個：

def freq(X):
    i=0        
    Y=[]
    while i<len(X):
        el = X[i]
        el_count=0
        while X[i]==el:
            el_count +=1
            i+=1
            if i==len(X):
                break            
        Y.append(np.array([el,el_count]))

    return np.array(Y)

我正在尋找一種更快更好的方法來做到這一點。 謝謝！

Answer 1

這是提高性能效率的一種 NumPy 方式 -

In [14]: m = np.r_[True,X[:-1]!=X[1:],True]

In [21]: counts = np.diff(np.flatnonzero(m))

In [22]: unq = X[m[:-1]]

In [23]: np.c_[unq,counts]
Out[23]: 
array([[1, 3],
       [2, 5],
       [3, 2],
       [1, 2],
       [0, 3],
       [5, 1]])

Answer 2

您可以使用itertools.groupby來執行操作，而無需調用numpy 。

import itertools

X = [1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,1,1,0,0,0,5]

Y = [(x, len(list(y))) for x, y in itertools.groupby(X)]

print(Y)
# [(1, 3), (2, 5), (3, 2), (1, 2), (0, 3), (5, 1)]

Answer 3

如果排序 output 是可以的，有numpy.unique

X = [1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,1,1,0,0,0,5]

import numpy as np
(uniq, freq) = (np.unique(X, return_counts=True))
print(np.column_stack((uniq,freq)))

[[0 3]
 [1 5]
 [2 5]
 [3 2]
 [5 1]]