python - 计算一个数组的元素在另一个数组中的出现次数

Question

我想找到给定一维 numpy 数组 (arr1) 的元素在另一个一维 numpy 数组 (arr2) 中的频率。数组 arr1 包含没有重复的元素。此外，arr1 中的所有元素都是 arr2

的唯一元素数组的一部分

以这个为例，

arr1 = np.array([1,2,6])
arr2 = np.array([2, 3, 6, 1, 2, 1, 2, 0, 2, 0])

目前我使用的是:

freq = np.zeros(  len(arr1)  )

for i in range( len(arr1) ):
    mark = np.where( arr2==arr1[i] )
    freq[i] = len(mark[0])

print freq
>>[2, 4, 1]

上述方法给了我正确的答案。但是，我想知道是否有比我正在遵循的方法更好/更有效的方法。

Answer 1

这是一个基于 np.searchsorted 的矢量化解决方案-

idx = np.searchsorted(arr1,arr2)
idx[idx==len(arr1)] = 0
mask = arr1[idx]==arr2
out = np.bincount(idx[mask])

它假定 arr1 已排序。如果不是这样，我们有两个解决方案:

1. 排序arr1作为预处理步骤。由于 arr1 是来自 arr2 的独特元素的一部分，因此这应该是一个相对较小的数组，因此是一种廉价的排序操作。

2. 使用 sorter arg 和 searchsorted 来计算 idx:

   sidx = arr1.argsort(); idx = sidx[np.searchsorted(arr1,arr2,sorter=sidx)]