python – 2d NumPy数组中每个元素的数量

内容导读

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内容图文

参见英文答案 > Return array of counts for each feature of input                                    1个
想象一下,你有一个2D数组(作为NumPy int数组),如：

[[2,2,3,3],
 [2,3,3,3],
 [3,3,4,4]]

现在,您希望获得具有相同形状的数组,但不是原始值,而是希望将数字替换为其出现次数.这意味着,数字2变为3,因为它发生了3次,3s变为7s,4s变为2s.

所以输出将是：

[[3,3,7,7],
 [3,7,7,7],
 [7,7,2,2]]

我的解决方案是首先创建一个字典,它将所有原始值保存为键,并将值保存为出现次数.但对于形状为2000×2000的阵列,这似乎很慢.

我怎样才能更有效地实现这一目标？

谢谢！

解决方法:

我相信你应该能够通过在np.unique()中使用return_inverse来留在NumPy：

If True, also return the indices of the unique array (for the
specified axis, if provided) that can be used to reconstruct ar.

>>> import numpy as np

>>> a = np.array([[2,2,3,3],
...               [2,3,3,3],
...               [3,3,4,4]])

>>> _, inv, cts = np.unique(a, return_inverse=True, return_counts=True)
>>> cts[inv].reshape(a.shape)

array([[3, 3, 7, 7],
       [3, 7, 7, 7],
       [7, 7, 2, 2]])

这也适用于未对平顶数组进行排序的情况,例如b = np.array([[1,2,4],[4,4,1]]).

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 2d NumPy数组中每个元素的数量全部内容，希望文章能够帮你解决python – 2d NumPy数组中每个元素的数量所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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