numpy：数组中唯一值的最有效频率计数

Question

numpy：数组中唯一值的最有效频率计数

在numpy/中scipy，是否有一种有效的方法来获取数组中唯一值的频率计数？

这些方面的东西：

x = array( [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1] )

y = freq_count( x )

print y

>> [[1, 5], [2,3], [5,1], [25,1]]

（对你来说，R用户在那里，我基本上都在寻找这个table()功能）

Answer 1

多维频率计数，即计数阵列。>>> print(color_array    )  array([[255, 128, 128],   [255, 128, 128],   [255, 128, 128],   ...,   [255, 128, 128],   [255, 128, 128],   [255, 128, 128]], dtype=uint8)>>> np.unique(color_array,return_counts=True,axis=0)  (array([[ 60, 151, 161],    [ 60, 155, 162],    [ 60, 159, 163],    [ 61, 143, 162],    [ 61, 147, 162],    [ 61, 162, 163],    [ 62, 166, 164],    [ 63, 137, 162],    [ 63, 169, 164],   array([     1,      2,      2,      1,      4,      1,      1,      2,         3,      1,      1,      1,      2,      5,      2,      2,       898,      1,      1,  

Answer 2

更新：原始答案中提到的方法已弃用，我们应该使用新方法：>>> import numpy as np>>> x = [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1]>>> np.array(np.unique(x, return_counts=True)).T     array([[ 1,  5],            [ 2,  3],            [ 5,  1],            [25,  1]])原始答案：你可以使用scipy.stats.itemfreq>>> from scipy.stats import itemfreq>>> x = [1,1,1,2,2,2,5,25,1,1]>>> itemfreq(x)/usr/local/bin/python:1: DeprecationWarning: `itemfreq` is deprecated! `itemfreq` is deprecated and will be removed in a future version. Use instead `np.unique(..., return_counts=True)`array([[  1.,   5.],        [  2.,   3.],        [  5.,   1.],        [ 25.,   1.]])