用python numpy查找元组中的组合数量

Question

我有一个元组(1,2,5,3,2,1,3,4,1)，想找出1 和2 的组合数量。所以在这个例子中它应该返回2，因为1有3次，但2只有2次。

我要解决的任务是：

通过1 和2 给出可能组合的数量。每个数字只能用于组合一次。

我已经用这段代码解决了这个问题：

    count1 = tuple.count(number1)
    count2 = tuple.count(number2)
    if count1 < count2:
        return count1
    else:
        return count2
    return count1

但是因为想通过numpy学习更多神奇的东西，所以想知道这里有没有更好的解决方案。

Answer 1

您的if/else 可以更简洁地表达为min：

In [707]: tup = (1,2,5,3,2,1,3,4,1)
In [708]: max(tup.count(1), tup.count(2))
Out[708]: 3
In [709]: min(tup.count(1),tup.count(2))
Out[709]: 2

numpy 不会对此进行改进。有一个bincount，它计算一个范围内的所有值。

In [710]: arr = np.array(tup)
In [711]: arr
Out[711]: array([1, 2, 5, 3, 2, 1, 3, 4, 1])
In [712]: np.bincount(arr)
Out[712]: array([0, 3, 2, 2, 1, 1], dtype=int32)

我们可以选择一个可以选择几个值并像以前一样得到它们的最小值：

In [716]: np.bincount(arr)[[1,2]]
Out[716]: array([3, 2], dtype=int32)
In [717]: min(np.bincount(arr)[[1,2]])
Out[717]: 2

请记住，np.array(tup) 需要时间；所以坚持使用列表操作通常更快。

另一种数组方法是使用广播的== 测试

In [532]: arr == [[1],[2]]
Out[532]: 
array([[ True, False, False, False, False,  True, False, False,  True],
       [False,  True, False, False,  True, False, False, False, False]], dtype=bool)
In [533]: _.sum(axis=1)
Out[533]: array([3, 2])

在布尔值上使用 sum 来计算它们。

还有Counter 类可以在一次调用中计算所有值：

In [534]: from collections import Counter
In [535]: Counter(tup)
Out[535]: Counter({1: 3, 2: 2, 3: 2, 4: 1, 5: 1})
In [536]: min(_[1],_[2])
Out[536]: 2