Python 使用创建的每一行的频率从numpy中的矩阵中提取唯一的行

关于以下问题的后续问题：

这里的答案解释了如何获得唯一的行。然而，matlab还返回创建的每一行的频率。有什么优雅的方法可以用python实现吗

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谢谢

我曾经遇到过这个问题。 我做了以下几点：与其说是一个完美的解决方案，不如说是一个优雅的黑客

首先，将2d数组转换为1D数组或可哈希列表，然后就很容易了。 转换为一维浮点数数组的一种方法是将点积与D维随机向量相结合。 例如：

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您可以使用奇特的索引和评估条件来计算每个唯一行的数量，如：

from numpy import unique, array, all
def myunique(input):
    u = array([array(x) for x in set(tuple(x) for x in input)])
    return u, array([len(input[all(input==x, axis=1)]) for x in u],dtype=int)

例如：

a = array([list('1234'),
           list('1234'),
           list('1222'),
           list('1222'),
           list('1234')],dtype=str)

print myunique(a)
#(array([['1', '2', '2', '2'],
#        ['1', '2', '3', '4']],
#       dtype='|S1'), array([2, 3]))

该软件包（免责声明：我是其作者）有一个功能，该功能以高效的方式实现：

import numpy_indexed as npi
m = np.random.randint(0, 2, (20, 3))
unique, count = npi.count(m)

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我想我会提到您的myunique（x）函数显式引用了a.：）

import numpy_indexed as npi
m = np.random.randint(0, 2, (20, 3))
unique, count = npi.count(m)