NumPy 数组中唯一值的频率计数详解

NumPy 数组中唯一值的频率统计

简介

NumPy 是一款用于科学计算的强大 Python 库，它提供了一个名为 unique 的函数，可用于查找数组中的唯一值。本文将探讨如何使用 unique 函数以及其他 NumPy 函数和方法来高效地计算数组中每个唯一值的频率计数。

问题陈述

给定一个 NumPy 数组，我们需要找到数组中每个唯一值的频率计数。例如，如果数组为 [1, 1, 1, 2, 2, 2, 5, 25, 1, 1], 则频率计数为 [(1, 5), (2, 3), (5, 1), (25, 1)]。

方法

1. 使用 unique 函数获取唯一值

import numpy as np

x = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 5, 25, 1, 1])
unique_values, counts = np.unique(x, return_counts=True)

此代码使用 unique 函数获取唯一值并将其存储在 unique_values 数组中，而将对应的计数存储在 counts 数组中。

2. 组合唯一值和计数

可以使用 zip 函数将唯一值与计数组合成一个列表：

frequency_count = list(zip(unique_values, counts))

此代码创建一个元组列表，其中每个元组包含一个唯一值和其对应的计数。

3. 使用 collections.Counter 对象

另一个选择是使用 collections.Counter 对象：

from collections import Counter

x = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 5, 25, 1, 1])
freq_count = Counter(x)

此代码创建了一个 Counter 对象，它自动计算数组中每个唯一值的频率。

4. 使用 value_counts 方法

NumPy 还提供了 value_counts 方法，它可以直接返回一个包含频率计数的 Series 对象：

import pandas as pd

x = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 5, 25, 1, 1])
frequency_count = pd.Series(x).value_counts()

此代码创建一个 Series 对象，其中索引为唯一值，而值则为对应的计数。

示例代码

import numpy as np
from collections import Counter

x = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 5, 25, 1, 1])

# 使用 unique 函数
unique_values, counts = np.unique(x, return_counts=True)
frequency_count = list(zip(unique_values, counts))

# 使用 Counter 对象
freq_count = Counter(x)

# 使用 value_counts 方法
import pandas as pd
frequency_count = pd.Series(x).value_counts()

# 打印结果
print(frequency_count)

5 个常见问题解答

1. 如何处理大数组？

对于大数组，可以使用 Counter 对象或 value_counts 方法，因为它们可以高效地处理大数据集。

2. 如何获取排序后的频率计数？

可以使用 sorted() 函数对频率计数进行排序：

frequency_count.sort(key=lambda x: x[1])

3. 如何获取频率最高的 n 个值？

可以使用 Counter 对象的 most_common(n) 方法获取频率最高的 n 个值：

most_common = freq_count.most_common(n)

4. 如何获取出现次数最少的值？

可以使用 Counter 对象的 most_common() 方法获取出现次数最少的值：

least_common = freq_count.most_common()[-1]

5. 如何处理重复值？

NumPy 的 unique 函数默认情况下会删除重复值。如果需要保留重复值，可以使用 unique(return_index=True)。