Python 如何从np.unique、zip和Comprehension创建dict？

为什么dw的长度小于24？ 我想测试pytorch的WeightedRandomSampler，所以在这段代码中，我打印源频率，然后将其与批次频率进行比较

import numpy as np
data = np.array(list((*np.random.randint(3,size=20), *np.random.randint(90,100,size=4))))
freq = dict(zip(*np.unique(data, return_counts=True)))
weights=[1/(1 + freq[x]) for x in data]
dw = dict(zip(data, weights))
print(dw, len(dw))

对不起，我的钥匙丢失了）。

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dict的长度小于len（数据），因为数据用作键，并且数据中存在重复元素。我应该只使用zip。

如果我使用dw=dict（zip（data，range（len（weights））），输出也很奇怪：{1:19,0:16,2:18,99:21,90:22,94:23}。我是否误解了np.unique函数？不清楚您到底想要什么？我想为torch…WeightedRandomSampler制作重量。所以我试着对一些不一致的序列进行抽样，并从中以不同的概率得到批次。

dw=zip(data,weights)
print(list(dw))