我正在尝试按元素的频率对 NumPy 数组进行排序。因此，例如，如果有一个数组 [3,4,5,1,2,4,1,1,2,4]，输出将是另一个 NumPy，从最常见到最不常见的元素排序(无重复)。所以解决方案是 [4,1,2,3,5]。如果两个元素出现的次数相同，则首先出现的元素将放在输出中的第一位。我试过这样做，但我似乎无法得到一个实用的答案。到目前为止，这是我的代码:
temp1 = problems[j]
indexes = np.unique(temp1, return_index = True)[1]
temp2 = temp1[np.sort(indexes)]
temp3 = np.unique(temp1, return_counts = True)[1]
temp4 = np.argsort(temp3)[::-1] + 1
其中 problems[j] 是一个 NumPy 数组，如 [3,4,5,1,2,4,1,1,2,4]。 temp4 到目前为止返回 [4,1,2,5,3] 但它不正确，因为它无法处理两个元素出现次数相同的情况。
最佳答案
您可以对每个元素的频率使用 argsort 来查找排序位置并将索引应用于唯一元素数组
unique_elements, frequency = np.unique(array, return_counts=True)
sorted_indexes = np.argsort(frequency)[::-1]
sorted_by_freq = unique_elements[sorted_indexes]
关于python - 如何按频率对 NumPy 数组进行排序？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51737245/