Python

Question

içinde numpy/scipy dizisindeki benzersiz öğeleri saymanın etkili yolu Bir scipy dizim var, ör.

a = array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1]]) 

Dizideki her benzersiz öğenin gerçekleştirilme sayısını saymak istiyorum. Örneğin, yukarıdaki dizi için a, [0, 0, 1], [1, 1, 1] ve 1 [1, 0, 1] 1 oluşumunun 1 meydana geldiğini öğrenmek istiyorum.

from collections import defaultdict 
d = defaultdict(int) 

for elt in a: 
    d[elt] += 1 

daha iyi/daha verimli bir yolu yoktur:

bir yolu ben öyle yapmayı düşündün mü?

Teşekkürler.

Answer 1

Python 2.7 (veya 3.1) ile yapışmasını bir sorun değildir ve bu iki Python sürümleri herhangi Eğer küpe gibi unsurları hashable sopa eğer belki yeni collections.Counter sizin için bir şey olabilir, sizin için kullanılabilir ise:

>>> from collections import Counter 
>>> c = Counter([(0,0,1), (1,1,1), (1,1,1), (1,0,1)]) 
>>> c 
Counter({(1, 1, 1): 2, (0, 0, 1): 1, (1, 0, 1): 1})

Bu iki yaklaşımla ilgili herhangi bir performans testi gerçekleştirmedim. piton için

Answer 2

2,6 <

import itertools 

data_array = [[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1]] 

dict_ = {} 

for list_, count in itertools.groupby(data_array): 
    dict_.update({tuple(list_), len(list(count))}) 

Sen satırlara göre sözlük sırasında dizi ve satırları değiştirmek noktaları için göz sıralayabilirsiniz

Answer 3

:

In [1]: a = array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1]]) 

In [2]: b = a[lexsort(a.T)] 

In [3]: b 
Out[3]: 
array([[0, 0, 1], 
     [1, 0, 1], 
     [1, 1, 1], 
     [1, 1, 1]]) 

... 


In [5]: (b[1:] - b[:-1]).any(-1) 
Out[5]: array([ True, True, False], dtype=bool) 

son dizisi ilk üç satırı farklılık gösterdiğini söylüyor ve üçüncü sıra iki kere tekrarlanır.

birler ve sıfırlar diziler için değerleri kodlayabilirsiniz:

In [6]: bincount(dot(a, array([4,2,1]))) 
Out[6]: array([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 2]) 

Sözlükler de kullanılabilir. Çeşitli yöntemlerden hangisinin en hızlı olacağı, aslında üzerinde çalıştığınız dizilere bağlı olacaktır.

Answer 4

numpy_indexed paketi (uyarı: Ben onun yazarım) mandrendeki yayınlanmıştır benzer bir çözüm sağlar; güzel bir vectorized olanıdır. Ama testler, güzel bir arayüz ve daha birçok ilgili kullanışlı fonksiyonları ile:

senin örneğin kodda Numpy/scipy kullanımıdır

import numpy_indexed as npi 
npi.count(a)