列表中唯一元素的索引值数组答案

【问题标题】：Array of index values for unique elements in list列表中唯一元素的索引值数组
【发布时间】：2019-07-16 10:39:57
【问题描述】：

我有以下清单：

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

np.unique 的值为[1, 2]

如何生成以下列表：

[1, 2, 1, 2, 3]

即列表 x 中每个唯一元素的从 1 开始的运行索引。

【问题讨论】：

标签： python numpy indexing unique

【解决方案1】：

您可以在按值本身分组后使用pandas.cumcount()，它就是这样做的：

将每个组中的每个项目编号从 0 到该组的长度 - 1。

试试这个：

import numpy as np
import pandas as pd

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

places = list(pd.Series(x).groupby(by=x).cumcount().values + 1)
print(places)

输出：

[1, 2, 1, 2, 3]

【讨论】：

谢谢。有没有办法在没有熊猫的情况下做到这一点？
@alex_lewis 我尝试使用本机 numpy 函数，但找不到任何好的解决方案。我想到的另一种方法是在循环中使用list.index，这会慢100倍:(也许其他人只会想出一些numpy的东西。

【解决方案2】：

只需将return_counts=True 的np.unique 与listcomp 和np.hstack 一起使用。它仍然是更快的 pandas 解决方案

c = np.unique(x, return_counts=True)[1]
np.hstack([np.arange(item)+1 for item in c])

Out[869]: array([1, 2, 1, 2, 3], dtype=int64)

【讨论】：

这仅在值是连续的情况下才有效。对于x = np.array([1, 1, 2, 2, 2, 1])，你会得到[1 2 3 1 2 3]，而你应该得到[1 2 1 2 3 3]

【解决方案3】：

我不确定，如果这是更快或更慢的解决方案，但如果你只需要一个没有熊猫的列表结果，你可以试试这个

arr = np.array([1, 1, 2, 2, 2])
from collections import Counter
ranges = [range(1,v+1) for k,v in Counter(arr).items()]
result = []
for l in ranges:
    result.extend(list(l))
print(result)

[1, 2, 1, 2, 3]

（或使用dict 而不是Counter() 制作自己的计数器）

【讨论】：