## Wie kann ich die Häufigkeit eindeutiger Werte in einem NumPy-Array effizient zählen?

Effiziente Häufigkeitszählung für eindeutige Werte in NumPy-Arrays

Für eine effiziente Häufigkeitszählung eindeutiger Werte in einem NumPy-Array sollten Sie die Verwendung von numpy.unique in Betracht ziehen mit der Option return_counts=True, insbesondere für NumPy-Versionen 1.9 und höher. Dieser Ansatz liefert sowohl eindeutige Werte als auch deren jeweilige Anzahl.

<code class="python">import numpy as np

x = np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1])
unique, counts = np.unique(x, return_counts=True)

print(np.asarray((unique, counts)).T)  # Output in tuple format</code>

Dieser Ansatz übertrifft scipy.stats.itemfreq in puncto Effizienz, wie unten gezeigt:

<code class="python">x = np.random.random_integers(0,100,1e6)

%timeit unique, counts = np.unique(x, return_counts=True)  # 31.5 ms
%timeit scipy.stats.itemfreq(x)  # 170 ms</code>

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