python - 计算 numpy 二维数组中的出现次数

Question

我有一个 2D numpy 数组，如下所示:

import numpy as np

a=np.array([[1,2],[1,1], [2,1],[2,2],[3,2],[3,2], [3,1], [4,2],[4,1]])
print(a)

我需要计算第 1 列中的每个值在第 2 列中出现了多少个值 1 或 2。例如，当第 1 列中的 x=3 时，第 2 列中有两个值 2 的实例和一个值 1 的实例。

任何有关如何完成此操作的指导都将不胜感激!我想我可以用 np.unique 做一些 for 循环，但我不确定......

Answer 1

在您的评论中，如果您想要列表格式，请尝试以下操作:

out = [[k, *np.unique(a[a[:,0] == k,1], return_counts=True)[1]] 
                                              for k in np.unique(a[:,0])]

Out[838]: [[1, 1, 1], [2, 1, 1], [3, 1, 2], [4, 1, 1]]

对于二维数组

out = np.array([[k, *np.unique(a[a[:,0] == k,1], return_counts=True)[1]] 
                                                 for k in np.unique(a[:,0])])

Out[850]:
array([[1, 1, 1],
       [2, 1, 1],
       [3, 1, 2],
       [4, 1, 1]], dtype=int64)

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一种简单的方法是将字典理解与 collections.Counter 和 np.unique 结合使用

from collections import Counter

out = {k: Counter(a[a[:,0] == k,1]) for k in np.unique(a[:,0])}

Out[821]:
{1: Counter({2: 1, 1: 1}),
 2: Counter({1: 1, 2: 1}),
 3: Counter({2: 2, 1: 1}),
 4: Counter({2: 1, 1: 1})}