计算一个numpy数组中一行中重复元素的数量 [英] Count number of repeated elements in a row in a numpy array

问题描述

我正在寻找一种执行以下操作的快速方法: 说我有一个数组

I'm looking for a quick way to do the following: Say I have an array

X = np.array([1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,1,1,0,0,0,5])

我正在寻找连续的频率，而不是简单的元素频率.因此，第一个1重复3次，而不是2 5次，而不是3 2次，依此类推.因此，如果freq是我的函数，则为:

Instead of a simple frequency of elements I'm looking for the frequency in a row. So first 1 repeats 3 times, than 2 5 times, than 3 2 times , etc. So if freq is my function than:

Y = freq(X)
Y = np.array([[1,3],[2,5],[3,2],[1,2],[0,3],[5,1]])

例如，我可以这样编写循环:

For example, I can write this with loops like this:

def freq(X):
    i=0        
    Y=[]
    while i<len(X):
        el = X[i]
        el_count=0
        while X[i]==el:
            el_count +=1
            i+=1
            if i==len(X):
                break            
        Y.append(np.array([el,el_count]))

    return np.array(Y)

我正在寻找一种更快，更好的方法. 谢谢！

I'm looking for a faster and nicer way to do this. Thanks!

推荐答案

您可以使用itertools.groupby来执行操作，而无需调用numpy.

You can use itertools.groupby to perform the operation without invoking numpy.

import itertools

X = [1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,1,1,0,0,0,5]

Y = [(x, len(list(y))) for x, y in itertools.groupby(X)]

print(Y)
# [(1, 3), (2, 5), (3, 2), (1, 2), (0, 3), (5, 1)]

这篇关于计算一个numpy数组中一行中重复元素的数量的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！