使用Numpy统计二维数组子数组出现次数并提取最大值

步骤1：导入Numpy并定义目标数组 #

先将给定的二维数组转换为Numpy数组：

import numpy as np

arr = np.array([
    [0, 2],
    [0, 1],
    [1, 2],
    [1, 2],
    [0, 1],
    [1, 2],
    [0, 1],
    [0, 1],
    [1, 3],
    [2, 3]
])

步骤2：统计每个子数组的出现次数 #

利用Numpy的unique方法，结合view将二维行转换为可哈希的结构化类型，实现子数组的统计：

# 将每行转换为可识别的唯一键
unique_rows, counts = np.unique(arr.view(np.dtype((np.void, arr.dtype.itemsize * arr.shape[1]))), return_counts=True)
# 还原回原数组格式
unique_subarrays = unique_rows.view(arr.dtype).reshape(-1, arr.shape[1])

查看统计结果的代码：

for subarr, count in zip(unique_subarrays, counts):
    print(f"子数组{subarr}出现次数：{count}")

输出内容：

子数组[0 1]出现次数：4
子数组[0 2]出现次数：1
子数组[1 2]出现次数：3
子数组[1 3]出现次数：1
子数组[2 3]出现次数：1

步骤3：提取出现次数的最大值 #

直接对统计得到的次数数组取最大值：

max_count = counts.max()
print(f"出现次数的最大值：{max_count}")

输出结果为4。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者César Moltoni