2d numpy 数组的唯一值的频率

【问题标题】：frequency of unique values for 2d numpy array2d numpy 数组的唯一值的频率
【发布时间】：2021-06-21 09:43:38
【问题描述】：

我有一个以下格式的二维 numpy 数组：

现在如何打印这个 2d numpy 数组中唯一元素的频率，以便它返回 count([1. 0.]) = 1 and count([0. 1.]) = 1？我知道如何使用循环来做到这一点，但是有没有更好的 Pythonic 方式来做到这一点。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用numpy.unique()，对于axis=0，并传递return_counts=True，它将返回一个具有唯一值的元组，以及这些值的计数。

np.unique(arr, return_counts=True, axis=0)

输出：

(array([[0, 1],
       [1, 0]]), array([1, 1], dtype=int64))

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用collections.Counter，它会给你一个字典，其中子列表作为键，出现次数作为值

y = np.array([[1., 0.], [0., 1.], [0., 1.]])
counter = collections.Counter(map(tuple, y))
print(counter[0., 1.]) # 2

【讨论】：