## 如何有效地计算 NumPy 数组中唯一值的频率？

对 NumPy 数组中的唯一值进行有效频率计数

要对 NumPy 数组中的唯一值进行有效频率计数，请考虑使用 numpy.unique使用 return_counts=True 选项，特别是对于 NumPy 版本 1.9 及更高版本。这种方法提供了唯一值及其各自的计数。

<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>

这种方法在效率方面超越了 scipy.stats.itemfreq，如下所示：

<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>

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