Question

我使用以下代码计算numpy数组中特定数字的出现次数，按降序对字典进行排序然后返回

km_0 = [indian,chinese,italian,mexican,indian,indian,chinese,italian] #numpy array
#The ord_dict should be like this {indian:3, chinese:2, italian:2, mexican:1} 

def labels(cluster):
    label_count ={}
    for i in cluster[0]:
        if i in label_count:
            label_count[i] += 1
        else:
            label_count[i] =1
    ord_dict = OrderedDict(sorted(label_count.items(), key=lambda kv:kv[1], reverse=True))

    return ord_dict

函数调用

lc = labels(km_0)

但是，它会引发以下错误

<ipython-input-8-72f0a128bdd4> in labels(cluster)
      9     label_count ={}
     10     for i in cluster[0]:
---> 11             if i in label_count:
     12                 label_count[i] += 1
     13             else:

TypeError: unhashable type: 'list'

Answer 1

也许您可以使用collection Counter

来构建自己的计数器

from collections import Counter, OrderedDict
x = "hello world"
print(OrderedDict(sorted(Counter(x).items(), key=lambda t: t[1], reverse=True))) 
#prints OrderedDict([('l', 3), ('o', 2), (' ', 1), ('e', 1), ('d', 1), ('h', 1), ('r', 1), ('w', 1)])

我仍然不知道j对你来说是什么我猜它是i

的拼写错误

编辑：

以上适用于普通数组，但对于numpy使用numpy的unique()函数调用：

#replace array_name with like your `i`
unique, counts = numpy.unique(array_name, return_counts=True)

#Then zip them together to make a dictionary

counted = dict(zip(unique, counts))

#then toss it into OrderedDict

print(OrderedDict(sorted(counted.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True)))

有关numpy.unique see here.

的更多信息

Answer 2

由于错字已经得到解决，我将走另一条路。如果您正在寻找numpy.array，那么您可以使用Counter来使用MooingRawr的解决方案。但是，要添加更多性能，可以使用本地Numpy计数器，例如count_nonzero。

import numpy as np

def cnt(arr):
    counts = {i: np.count_nonzero(arr == i) for i in range(arr.min(), arr.max() + 1)}
    return OrderedDict(sorted(counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True))

x = np.random.random_integers(50, size=100)
y = np.random.random_integers(50, size=(10, 10))

不可用的类型'列表'错误

2 个答案: