## NumPy 배열에서 고유 값의 빈도를 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?

NumPy 배열의 고유 값에 대한 효율적인 빈도 계산

NumPy 배열의 고유 값에 대한 효율적인 빈도 계산을 위해 numpy.unique 활용을 고려하세요. 특히 NumPy 버전 1.9 이상에서는 return_counts=True 옵션을 사용합니다. 이 접근 방식은 고유한 값과 해당 개수를 모두 제공합니다.

<code class="python">import numpy as np

x = np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1])
unique, counts = np.unique(x, return_counts=True)

print(np.asarray((unique, counts)).T)  # Output in tuple format</code>

이 접근 방식은 아래에 설명된 것처럼 효율성 측면에서 scipy.stats.itemfreq를 능가합니다.

<code class="python">x = np.random.random_integers(0,100,1e6)

%timeit unique, counts = np.unique(x, return_counts=True)  # 31.5 ms
%timeit scipy.stats.itemfreq(x)  # 170 ms</code>

위 내용은 ## NumPy 배열에서 고유 값의 빈도를 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!