计算数组中唯一数组的出现次数

Question

我有一个由各种热编码的numpy数组组成的numpy数组，例如

x = np.array([[1, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]])

我想数一数每一个独特的热载体的出现

^{pr2}$

Answer 1

给定数据格式的最快方法是：

x.sum(axis=0)

它给出了：

^{pr2}$

其中，第一个结果是第一个结果是热的数组的计数：

[1, 0, 0] [2
[0, 1, 0]  0
[0, 0, 1]  1]

这利用了一个事实，一次只能有一个，所以我们可以分解直接和。在

如果您绝对需要将其扩展为相同的格式，可以通过以下方式进行转换：

sums = x.sum(axis=0)
{tuple(int(k == i) for k in range(len(sums))): e for i, e in enumerate(sums)}

或者，类似于塔拉希普卡：

{tuple(row): count for row, count in zip(np.eye(len(sums), dtype=np.int64), sums)}

产量：

{(1, 0, 0): 2, (0, 1, 0): 0, (0, 0, 1): 1}

Answer 2

方法1

似乎是使用^{}（v1.13及更高版本）的新功能的完美设置，它让我们可以沿着NumPy数组的轴工作-

unq_rows, count = np.unique(x,axis=0, return_counts=1)
out = {tuple(i):j for i,j in zip(unq_rows,count)}

样本输出-

^{pr2}$

---

方法2

对于大于v1.13的NumPy版本，我们可以利用这样一个事实：输入数组是一个热编码数组，如下-

_, idx, count = np.unique(x.argmax(1), return_counts=1, return_index=1)
out = {tuple(i):j for i,j in zip(x[idx],count)} # x[idx] is unq_rows

Answer 3

您可以将数组转换为元组并使用^{}：

import numpy as np
from collections import Counter
x = np.array([[1, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]])
Counter([tuple(a) for a in x])
# Counter({(1, 0, 0): 2, (0, 0, 1): 1})