統計數組中出現的唯一數組

Question

我有一個numpy數組，其中包含各種熱編碼numpy數組，例如：

x = np.array([[1, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]) 

我想統計每個唯一一個熱載體的occurances，

{[1, 0, 0]: 2, [0, 0, 1]: 1} 

Answer 1

方式＃ 1

看起來像一個完美的設置t o使用的numpy.unique（V1.13和更新的）的新的功能，讓我們沿着NumPy的陣列的軸工作 -

unq_rows, count = np.unique(x,axis=0, return_counts=1) 
out = {tuple(i):j for i,j in zip(unq_rows,count)} 

樣品輸出 -

In [289]: unq_rows 
Out[289]: 
array([[0, 0, 1], 
     [1, 0, 0]]) 

In [290]: count 
Out[290]: array([1, 2]) 

In [291]: {tuple(i):j for i,j in zip(unq_rows,count)} 
Out[291]: {(0, 0, 1): 1, (1, 0, 0): 2} 

---

方法2

對於年齡大於v1.13的NumPy版本，我們可以利用輸入數組是單熱編碼d數組，如下所示 -

_, idx, count = np.unique(x.argmax(1), return_counts=1, return_index=1) 
out = {tuple(i):j for i,j in zip(x[idx],count)} # x[idx] is unq_rows 

Answer 2

您可以將您的陣列轉換成元組，並使用Counter：

import numpy as np 
from collections import Counter 
x = np.array([[1, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]) 
Counter([tuple(a) for a in x]) 
# Counter({(1, 0, 0): 2, (0, 0, 1): 1}) 

Answer 3

列表（包括numpy數組）不可以被使用，即它們不能是字典的鍵。因此，您的精確期望的輸出，在Python中永遠不可能使用鍵字爲[1, 0, 0]的字典。要處理這個問題，你需要將你的向量映射到元組。

from collections import Counter 
import numpy as np 

x = np.array([[1, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]) 
counts = Counter(map(tuple, x)) 

，將讓你：

In [12]: counts 
Out[12]: Counter({(0, 0, 1): 1, (1, 0, 0): 2}) 

Answer 4

這裏是總和

>> {tuple(v): n for v, n in zip(np.eye(x.shape[1], dtype=int), np.sum(x, axis=0)) 
       if n > 0} 
{(0, 0, 1): 1, (1, 0, 0): 2} 

Answer 5

給您的數據格式的最快方法的另一個有趣的解決方案是：

x.sum(axis=0) 

這給出：

array([2, 0, 1]) 

當第一個結果是陣列的數量，其中第一個是熱的：

[1, 0, 0] [2 
[0, 1, 0] 0 
[0, 0, 1] 1] 

這利用了以下事實只能有一個對的時間，所以我們可以分解直和。

sums = x.sum(axis=0) 
{tuple(int(k == i) for k in range(len(sums))): e for i, e in enumerate(sums)} 

，或者類似tarashypka：

如果你絕對需要它擴大到相同的格式，也可以通過轉換

{tuple(row): count for row, count in zip(np.eye(len(sums), dtype=np.int64), sums)} 

產量：

{(1, 0, 0): 2, (0, 1, 0): 0, (0, 0, 1): 1}