## NumPy 配列内の一意の値の頻度を効率的にカウントするにはどうすればよいですか?

NumPy 配列の一意の値の効率的な頻度カウント

NumPy 配列の一意の値の効率的な頻度カウントについては、numpy.unique の利用を検討してください。特に NumPy バージョン 1.9 以降の場合は、return_counts=True オプションを使用します。このアプローチでは、一意の値とそれぞれのカウントの両方が提供されます。

<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>

次に示すように、このアプローチは効率の点で scipy.stats.itemfreq を上回ります。

<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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