Numpy配列の一意の値を数える方法（3例）

次のメソッドを使用して、NumPy 配列内の固有の値をカウントできます。

方法 1: 一意の値を表示する

 n.p. single (my_array)

方法 2: 一意の値の数を数える

 len (np. unique (my_array))

方法 3: それぞれの一意の値の出現をカウントする

 n.p. unique (my_array, return_counts= True )

次の例は、次の NumPy 配列で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([1, 3, 3, 4, 4, 7, 8, 8])

例 1: 一意の値を表示する

次のコードは、NumPy 配列内の一意の値を表示する方法を示しています。

 #display unique values
n.p. single (my_array)

array([1, 3, 4, 7, 8])

出力から、NumPy 配列内のそれぞれの一意の値 (1、3、4、7、8) がわかります。

例 2: 一意の値の数を数える

次のコードは、NumPy 配列の一意の値の合計数をカウントする方法を示しています。

 #display total number of unique values
len (np. unique (my_array))

5

出力から、NumPy 配列には5 つの一意の値があることがわかります。

例 3: それぞれの一意の値の出現をカウントします。

次のコードは、NumPy 配列内の各一意の値の出現数をカウントする方法を示しています。

 #count occurrences of each unique value
n.p. unique (my_array, return_counts= True )

(array([1, 3, 4, 7, 8]), array([1, 2, 2, 1, 2]))

出力の最初のテーブルには一意の値が表示され、2 番目のテーブルには各一意の値の数が表示されます。

次のコードを使用すると、この出力を読みやすい形式で印刷できます。

 #get unique values and counts of each value
unique, counts = np. unique (my_array, return_counts= True )

#display unique values and counts side by side
print ( np.asarray ((unique,counts)). T )

[[1 1]
 [3 2]
 [4 2]
 [7 1]
 [8 2]]

結果から次のことがわかります。

• 値 1 は1回現れます。
• 値 3 が2 回表示されます。
• 値 4 が2 回表示されます。
• 値 7 は1回現れます。
• 値 8 が2 回表示されます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

NumPy配列のモードを計算する方法
関数を NumPy 配列にマップする方法
NumPy 配列を列でソートする方法