如何有效計算 NumPy 數組中的唯一值？

有效地確定 NumPy 數組中唯一值的頻率計數

本文探討了一種計算 NumPy 數組中唯一值的頻率計數的有效方法。

使用 numpy.unique 和 return_counts=True （對於 NumPy 版本 1.9 及更高版本）可以有效計算唯一值及其對應的計數。例如：

<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)</code>

此方法在執行速度方面顯著優於 scipy.stats.itemfreq 函數，如效能基準測試所示：

<code class="python">In [4]: x = np.random.random_integers(0,100,1e6)

In [5]: %timeit unique, counts = np.unique(x, return_counts=True)
10 loops, best of 3: 31.5 ms per loop

In [6]: %timeit scipy.stats.itemfreq(x)
10 loops, best of 3: 170 ms per loop</code>

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