Question

我有一些（很多）二进制编码的矢量，如：

[0, 1, 0, 0, 1, 0] #But with many more elements each one

并且它们都存储在numpy（2D）数组中，如：

[
 [0, 1, 0, 0, 1, 0],
 [0, 0, 1, 0, 0, 1],
 [0, 1, 0, 0, 1, 0],
]

我想获得每个标签集的频率表。因此，在此示例中，频率表将为：

[2,1]

因为第一个标签集有两个外观而第二个标签只有一个。

换句话说，我想从Scipy实现itemfreq或从numpy实现histogram，但不是针对单个元素而是针对列表实现。

现在我实现了以下代码：

def get_label_set_freq_table(labels):
    uniques = np.empty_like(labels)
    freq_table = np.zeros(shape=labels.shape[0])
    equal = False

    for idx,row in enumerate(labels):
        for lbl_idx,label_set in enumerate(uniques):
            if np.array_equal(row,label_set):
                equal = True
                freq_table[lbl_idx] += 1
                break
        if not equal:
            uniques[idx] = row
            freq_table[idx] += 1
        equal = False

    return freq_table

标签二进制编码的向量。

效果很好，但是当矢量数量很大（> 58.000）并且每个元素中的元素数量也很大（> 8.000）时它非常低

如何以更有效的方式完成？

Answer 1

我假设你的意思是只有1和0的数组。对于那些，我们可以使用二进制缩放将每行缩减为标量，然后使用np.unique -

In [52]: a
Out[52]: 
array([[0, 1, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 1],
       [0, 1, 0, 0, 1, 0]])

In [53]: s = 2**np.arange(a.shape[1])

In [54]: a1D = a.dot(s)

In [55]: _, start, count = np.unique(a1D, return_index=1, return_counts=1)

In [56]: a[start]
Out[56]: 
array([[0, 1, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 1]])

In [57]: count
Out[57]: array([2, 1])

这是一个普遍的 -

In [33]: unq_rows, freq = np.unique(a, axis=0, return_counts=1)

In [34]: unq_rows
Out[34]: 
array([[0, 0, 1, 0, 0, 1],
       [0, 1, 0, 0, 1, 0]])

In [35]: freq
Out[35]: array([1, 2])

多维numpy数组

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