NumPy 배열의 요소 발생 횟수를 계산하는 방법은 무엇입니까?

NumPy 배열의 발생 횟수 계산

NumPy 배열은 수치 계산에 광범위하게 사용되며 일반적인 작업은 특정 요소의 발생 횟수를 계산하는 것입니다. 그 안에. 그러나 목록 및 기타 Python 데이터 구조와 달리 NumPy 배열에는 내장된 계산 방법이 없습니다.

NumPy의 고유한

numpy.unique 함수를 사용하면 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다. 배열의 고유 값과 해당 개수를 결정하는 데 사용됩니다. True로 설정된 경우 고유 값과 해당 개수를 모두 반환하는 선택적 매개변수 return_counts를 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

<code class="python">import numpy

# Create a NumPy array
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])

# Obtain unique values and their counts
unique, counts = numpy.unique(y, return_counts=True)

# Convert the results to a dictionary for ease of access
results = dict(zip(unique, counts))

print(results)  # Output: {0: 7, 1: 4}</code>

NumPy가 아닌 방법: collections.Counter 사용

또는 NumPy 외부에서 collections.Counter 클래스를 사용할 수도 있습니다. 이 클래스는 NumPy 배열을 포함하여 모든 반복 가능한 항목의 발생 횟수를 계산하기 위해 특별히 설계되었습니다.

<code class="python">import collections

# Use the Counter class to tally the occurrences of each element
counter = collections.Counter(y)

# Print the Counter object to view the occurrences
print(counter)  # Output: Counter({0: 7, 1: 4})</code>

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