Question

我正在寻找一种执行以下操作的快速方法：说我有一个数组

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

我不是连续查找元素的简单频率。因此，前1个重复3次，而不是2 5次，重复3 2次，依此类推。因此，如果freq是我的函数，则为：

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

例如，我可以这样编写循环：

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)

我正在寻找一种更快更好的方法。谢谢！

Answer 1

这是提高性能的一种NumPy方法-

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来执行操作，而无需调用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)]

计算一个numpy数组中一行中重复元素的数量

2 个答案: