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python - 如何在 numpy ndarray 中找到最常见的值？

coder 2023-05-26 原文

我有一个形状为 (30,480,640) 的 numpy ndarray，第 1 和第 2 轴代表位置(纬度和经度)，第 0 轴包含实际数据点。我想在每个轴上使用最常见的值位置，即构造一个形状为(1,480,640)的新数组。即:

>>> data
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]],

       [[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]],

       [[40, 40, 42, 43, 44],
        [45, 46, 47, 48, 49],
        [50, 51, 52, 53, 54],
        [55, 56, 57, 58, 59]]])

(perform calculation)

>>> new_data 
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]]])

数据点将包含负数和正数 float 。我怎样才能进行这样的计算？非常感谢!

我尝试使用 numpy.unique，但我得到“TypeError: unique() got an unexpected keyword argument 'return_inverse'”。我正在使用 Unix 上安装的 numpy 版本 1.2.1，它不支持 return_inverse..我也尝试过模式，但是处理如此大量的数据需要很长时间......那么有没有另一种方法来获得最频繁的值？再次感谢。

最佳答案

要查找平面数组的最频繁值，请使用 unique、bincount 和 argmax:

arr = np.array([5, 4, -2, 1, -2, 0, 4, 4, -6, -1])
u, indices = np.unique(arr, return_inverse=True)
u[np.argmax(np.bincount(indices))]

要使用多维数组，我们不需要担心 unique，但我们确实需要在 bincount 上使用 apply_along_axis :

arr = np.array([[5, 4, -2, 1, -2, 0, 4, 4, -6, -1],
                [0, 1,  2, 2,  3, 4, 5, 6,  7,  8]])
axis = 1
u, indices = np.unique(arr, return_inverse=True)
u[np.argmax(np.apply_along_axis(np.bincount, axis, indices.reshape(arr.shape),
                                None, np.max(indices) + 1), axis=axis)]

使用您的数据:

data = np.array([
   [[ 0,  1,  2,  3,  4],
    [ 5,  6,  7,  8,  9],
    [10, 11, 12, 13, 14],
    [15, 16, 17, 18, 19]],

   [[ 0,  1,  2,  3,  4],
    [ 5,  6,  7,  8,  9],
    [10, 11, 12, 13, 14],
    [15, 16, 17, 18, 19]],

   [[40, 40, 42, 43, 44],
    [45, 46, 47, 48, 49],
    [50, 51, 52, 53, 54],
    [55, 56, 57, 58, 59]]])
axis = 0
u, indices = np.unique(arr, return_inverse=True)
u[np.argmax(np.apply_along_axis(np.bincount, axis, indices.reshape(arr.shape),
                                None, np.max(indices) + 1), axis=axis)]
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])

NumPy 1.2，真的吗？您可以使用 np.searchsorted 合理有效地近似 np.unique(return_inverse=True) (这是一个额外的 O(n log n )，因此不应显着改变性能):

u = np.unique(arr)
indices = np.searchsorted(u, arr.flat)

关于python - 如何在 numpy ndarray 中找到最常见的值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12297016/

何在ndarraycodeindicesuniquepythonnumpymultidimensional-array

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