NumPy Arrays में अद्वितीय मानों की आवृत्ति गणना को कुशलतापूर्वक निर्धारित करना

यह आलेख NumPy सरणी के भीतर अद्वितीय मानों की आवृत्ति गणना की गणना के लिए एक कुशल विधि की खोज करता है।

return_counts=True (NumPy संस्करण 1.9 और उससे ऊपर के लिए) के साथ numpy.unique का उपयोग करने से अद्वितीय मानों और उनकी संबंधित गणनाओं दोनों की कुशल गणना की अनुमति मिलती है। उदाहरण के लिए:

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)

यह दृष्टिकोण निष्पादन गति के मामले में scipy.stats.itemfreq फ़ंक्शन से बेहतर प्रदर्शन करता है, जैसा कि प्रदर्शन बेंचमार्क में दिखाया गया है:

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