تحديد أعداد التكرار للقيم الفريدة في مصفوفات NumPy بكفاءة

تستكشف هذه المقالة طريقة فعالة لحساب عدد مرات تكرار القيم الفريدة داخل مصفوفة NumPy.

استخدام numpy.unique مع return_counts=True (لـ تسمح إصدارات NumPy 1.9 وما فوق) بالحساب الفعال لكل من القيم الفريدة والأعداد المقابلة لها. للتوضيح:

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)

يتفوق هذا النهج بشكل كبير على وظيفة scipy.stats.itemfreq من حيث سرعة التنفيذ، كما هو موضح في معايير الأداء:

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