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我有一个形状为 1001、2663 的 numpy 数组。数组包含值 12 和 127，现在我想计算特定值的数量，在本例中为 12。所以我尝试使用 bincount，但这很奇怪。看看我得到了什么：

>>> x.shape
(1001, 2663)
>>> np.bincount(x)
Traceback (most recent call last):
  File "<interactive input>", line 1, in <module>
ValueError: object too deep for desired array
>>> y = np.reshape(x, 2665663)
>>> y.shape
(2665663,)
>>> np.bincount(y)
array([      0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,  529750,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0,       0,       0,       0,       0,       0,       0,
             0, 2135913])
>>> np.nonzero(np.bincount(y))
(array([ 12, 127]),)

值 529750 可能是值 12 的频率，而 2135913 可能是值 127 的频率，但它不会告诉我这一点。矩阵的形状也很奇怪。

如果我尝试 sum with where 也不会给我正确的价值：

>>> np.sum(np.where(x==12))
907804649

我没有选择：SO 的尊贵用途，如何获得 numpy 矩阵中特定值的频率？

编辑

较小的例子。但仍然得到我不太了解的结果。为什么是零？

>>> m = np.array([[1,1,2],[2,1,1],[2,1,2]])
>>> np.bincount(m)
Traceback (most recent call last):
  File "<interactive input>", line 1, in <module>
ValueError: object too deep for desired array
>>> n = np.reshape(m, 9)
>>> n
array([1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2])
>>> np.bincount(n)
array([0, 5, 4])

我想我明白了。[0,5,4] 中的零表示矩阵中没有 0 值。所以在我的真实情况下，529750是矩阵中的第12个值，矩阵值0-11都是'0'，而不是得到很多0值（值13-126），然后值127给出2135913的频率。但是如何将频率作为numpy数组中特定数字的单个值？

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3 回答 3

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number你想在你的data数组中出现一个简单的次数吗？尝试

np.bincount(data)[number]
于 2013-07-23T11:02:18.463 回答
1

bincountx返回频率为的数组bincount[x]，它需要一个平坦的输入，因此您可以使用它bincount(array.ravel())来处理array可能不平坦的情况。

如果您的数组只有几个唯一值，即 2 和 127，则可能值得在调用 bincount 之前使用 unique 减少数组，即：

import numpy as np
def frequency(array):
    values, array = np.unique(array, return_inverse=True)
    return values, bincount(array.ravel())

array = np.array([[2, 2, 2],
                  [127, 127, 127],
                  [2, 2, 2]])
frequency(array)
# array([  2, 127]), array([6, 3])

最后你可以做

np.sum(array == 12)

array == 12注意和之间的区别np.where(array == 12)：

array = np.array([12, 0, 0, 12])
array == 12
# array([ True, False, False,  True], dtype=bool)
np.where(array == 12)
#(array([0, 3]),)

显然，总结第二个不会给你你想要的。

于 2013-07-23T11:13:36.187 回答
0

您可以使用集合模块中的“计数器”。

from collections import Counter
import numpy as np
my_array=np.asarray(10*np.random.random((10,10)),'int')
my_dict=Counter()
print '\n The Original array \n ', my_array

for i in my_array:
    my_dict=my_dict+Counter(i)

print '\n The Counts \n', my_dict

O/P是这样的

原始数组 [[6 8 3 7 6 9 2 2 3 2] [7 0 1 1 8 0 8 2 6 3] [0 4 0 1 8 7 6 1 1 1] [9 2 9 2 5 9 9 6 6 7] [5 1 1 0 3 0 2 7 6 2] [6 5 9 6 4 7 5 4 8 0] [7 0 8 7 1 8 5 1 3 2] [6 7 7 0 8 3 6 5 6 6] [0 7 1 6 1 2 7 8 4 1] [0 8 6 7 1 7 3 3 8 8]]

计数计数器 ({6: 15, 1: 14, 7: 14, 8: 12, 0: 11, 2: 10, 3: 8, 5: 6, 9: 6, 4: 4})

您可以尝试提供最常见条目的most_common()方法如果您希望特定元素的出现就像字典一样访问。

示例：my_dict[6]将为上述代码给出15

于 2013-07-23T12:56:51.807 回答