计算 NumPy 数组中的唯一值

本教程将介绍如何计算 NumPy 数组中唯一值的出现次数。

使用 numpy.unique() 函数计算 NumPy 数组中的唯一值

要计算 numpy 数组中每个唯一元素的出现次数，我们可以使用 numpy.unique() 函数。它将数组作为输入参数，并按升序返回数组内的所有唯一元素。我们可以将 return_counts 参数指定为 True 以获取数组中每个元素重复的次数。请参考以下代码示例。

import numpy as np

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

unique, counts = np.unique(array, return_counts=True)

result = np.column_stack((unique, counts))
print(result)

输出：

[[1 3]
 [2 1]
 [3 1]
 [4 3]]

我们首先使用 np.array() 函数创建了一个 NumPy 数组。然后，我们使用 np.unique() 函数将 array 的所有唯一元素存储在 unique 数组中，并将它们各自的出现次数存储在 counts 数组中。然后，我们使用 np.column_stack() 函数将两个一维数组 unique 和 counts 压缩到单个二维数组 result 中。