Python 计算一个数组中的元素在另一个数组中的出现次数

我想在另一个一维numpy数组（

arr2

）中查找给定一维numpy数组（

arr1

）的元素频率。数组

arr1

包含不重复的元素。另外，

arr1

中的所有元素都是

arr2

以此为例,

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

目前，我正在使用以下工具：

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，我想知道是否有一种比我现在采用的方法更好/更有效的方法。

这里有一个基于-

它假定

arr1

已排序。如果不是这样，我们有两种解决方案：

排序

arr1

作为预处理步骤。由于，

arr1

是来自

arr2

的唯一元素的一部分，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

使用带有

searchsorted

的

sorter

参数来计算

idx

：

sidx=arr1.argsort（）

；

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

---

其中

arr1

假定已排序。谢谢。）

arr1

假定已排序。当我从

arr1=np.array（[1,2,3]）

更改为

arr1=np.array（[1,2,3]）时，我得到一个错误（
indexer:index 3超出轴1的范围，大小为3
）。我想知道我是否失踪了something@SiddharthSatpathy需要在那里编辑。现在应该修好了。谢谢，迪瓦卡。非常感谢您的帮助。：）
idx = np.searchsorted(arr1,arr2)
idx[idx==len(arr1)] = 0
mask = arr1[idx]==arr2
out = np.bincount(idx[mask])