Question

我有一个类似

的数组

w = (1,3,4,5,6,2,9,2,4,2,1,3,3,6)

这充满了重复的数字。我想让它看起来像：

w = ([[1, 5], [2, 2], [3, 1],..)

这意味着我必须先对数组进行排序，然后计算每个值的重复次数，然后将计数放在它们旁边。因此，结果数组将是：

w = ([value, count])

一个例子是：

w = ( [1,2], [3,3], [4,2], [5,1],[6,2], [2,3],[9,1],[2,3], [4,2],[2,3],[1,2], [3,3], [3,3], [6,2])

我已经尝试过＆＃34; unique＆＃34;但它对值进行排序，而我想要数组，因为它只是每个值旁边的计数。这是我的尝试：

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)

np.asarray((unique, counts)).T


array([[1, 5],
       [2, 2],
       [3, 3],
       [4, 6],
       [5, 1]])

Answer 1

如果我理解正确，您希望输出中的第一列是w中的完整值序列（包括重复），第二列是每个值的计数（也重复重复） w）中的值？

您可以使用np.unique执行此操作，同时返回项目计数和从唯一值重建原始数组的“逆”索引集（在下面的示例中，uvals[idx]会给您返回w）。您可以根据w中相应的唯一项目出现的位置，使用逆索引来计算计数值：

w = np.array([1, 3, 4, 5, 6, 2, 9, 2, 4, 2, 1, 3, 3, 6])
uvals, idx, counts = np.unique(w, return_counts=True, return_inverse=True)
out = np.vstack((w, counts[idx])).T

print(out)
# [[1 2]
#  [3 3]
#  [4 2]
#  [5 1]
#  [6 2]
#  [2 3]
#  [9 1]
#  [2 3]
#  [4 2]
#  [2 3]
#  [1 2]
#  [3 3]
#  [3 3]
#  [6 2]]

Answer 2

您可以使用scipy.stats.itemfreq：

>>> from scipy.stats import itemfreq

>>> w = (1,3,4,5,6,2,9,2,4,2,1,3,3,6)
>>> itemfreq(w)
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 3],
       [4, 2],
       [5, 1],
       [6, 2],
       [9, 1]])

如果你想要一个列表元组：

>>> tuple(itemfreq(w).tolist())
([1, 2], [2, 3], [3, 3], [4, 2], [5, 1], [6, 2], [9, 1])

确定numpy数组中的重复值并将它们添加到另一列python中

2 个答案: