## Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Kekerapan Nilai Unik dengan Cekap dalam Tatasusunan NumPy?

Pengiraan Frekuensi Cekap untuk Nilai Unik dalam Tatasusunan NumPy

Untuk pengiraan kekerapan yang cekap bagi nilai unik dalam tatasusunan NumPy, pertimbangkan untuk menggunakan numpy.unique dengan pilihan return_counts=True, terutamanya untuk NumPy versi 1.9 dan ke atas. Pendekatan ini menyediakan kedua-dua nilai unik dan kiraan masing-masing.

<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>

Pendekatan ini mengatasi scipy.stats.itemfreq dari segi kecekapan, seperti yang ditunjukkan di bawah:

<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>

Atas ialah kandungan terperinci ## Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Kekerapan Nilai Unik dengan Cekap dalam Tatasusunan NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!