如何獲取具有唯一列值的行數（按其他列值分組）？

Question

考慮以下數組：

x = np.array([[1, 1],[1, 1], [1, 2], [1, 2], [1, 2],
              [2, 3], [2, 3], [2, 3], [2, 4], [2, 4]])

x
Out[12]: 
array([[1, 1],
       [1, 1],
       [1, 2],
       [1, 2],
       [1, 2],
       [2, 3],
       [2, 3],
       [2, 3],
       [2, 4],
       [2, 4],
       [2, 5],
       [2, 5],
       [2, 5]])

如何獲得每個第 1 列值的唯一第 2 列值的數量？

例如：如果可以使用 function V 完成，則 V(x) = [2, 3]。

我已經使用 for 循環實現了這一點。 但是，它似乎比必要的復雜並且花費了太多時間（當應用於比這個示例大得多的實際數據集時）。

我對性能感興趣，並且願意為了速度而犧牲代碼清晰度（盡管它們通常是直接相關的。）。

Answer 1

使用numpy.unique兩次：

import numpy as np

x = np.array([[1, 1],[1, 1], [1, 2], [1, 2], [1, 2],
              [2, 3], [2, 3], [2, 3], [2, 4], [2, 4]])

# drop duplicates
xx = np.unique(x, axis=0)

# count the first column
values, counts = np.unique(xx[:,0], return_counts=True)

print(values)
print(counts)

# [1, 2]
# [2, 2]