我有一个混合数据类型的numpy数组:mat_resized
array([[25041, '40391', '5856', '5601', 'V4511', 'V5867'],
[25041, '40391', '25081', '5856', '5363', '3572'],
[25041, '40391', '42822', '99681', '5856', '2851'],
[25061, '40391', '5845', '2875', '3570', '2762'],
[25041, '40391', '2761', '5856', '25081', 'V4511'],
[40391, '25002', '5856', '3569', 'V4511', 'V5867']], dtype=object)
如何计算数组中所有值的出现次数,并按降序显示它们?在
我使用了以下代码:
^{pr2}$获取以下错误:
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-67-f9f2a0dd18c1> in <module>()
----> 1 unique, counts = np.unique(mat_resized, return_counts=True)
2 counts
C:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\arraysetops.py in unique(ar, return_index, return_inverse, return_counts)
194 aux = ar[perm]
195 else:
--> 196 ar.sort()
197 aux = ar
198 flag = np.concatenate(([True], aux[1:] != aux[:-1]))
TypeError: unorderable types: str() > int()
在Python2.7中,^{} 应该可以工作。(由于对象数组中的混合类型,
numpy.unique
在Python3中不起作用;请参阅下面的解决方法。)例如,在下面,values
是一个数组,其中包含a
中的唯一值,counts
是一个相应的数组,其中包含该值在a
中出现的次数。在要按计数降序排列值,请使用}:
^{pr2}$counts.argsort()
的结果重新排序values
和{python3的一个解决方法是将数组的所有元素转换为字符串。这是否解决了您的问题取决于您将如何处理
np.unique
的结果。在下面是同一个示例,将Python3.4.3与numpy 1.10.1一起使用:
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