2d numpy 数组中的最大频率 1d 数组答案

【问题标题】：Max frequency 1d array in a 2d numpy array2d numpy 数组中的最大频率 1d 数组
【发布时间】：2019-02-27 16:02:59
【问题描述】：

我有一个 2d numpy 数组：

array([[21, 17, 11],
   [230, 231, 232],
   [21, 17, 11]], dtype=uint8)

我想找到更频繁的一维数组。对于上面的二维数组，它是： [21、17、11]。类似于统计模式中的模式。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我们可以使用np.unique 及其可选参数return_counts 来获取每个唯一行的计数，最后让argmax() 选择具有最大计数的行-

# a is input array
unq, count = np.unique(a, axis=0, return_counts=True)
out = unq[count.argmax()]

对于uint8 类型的数据，我们也可以通过将每一行减少为一个标量然后使用np.unique 来转换为1D -

s = 256**np.arange(a.shape[-1])
_, idx, count = np.unique(a.dot(s), return_index=True, return_counts=True)
out = a[idx[count.argmax()]]

如果我们正在使用3D（最后一个轴是颜色通道）的彩色图像并且想要获得最主要的颜色，我们需要使用a.reshape(-1,a.shape[-1]) 进行整形，然后将其提供给建议的方法。

【讨论】：

不是np.tensordot(a, s, axes = ((-1), (0))) 只是np.tensordot(a, s, 1)？
@DanielF 真的！感谢您提醒该功能！或者我们可以简单地使用np.dot。编辑了那部分。
另外，您的第二个解决方案仅适用于小于或等于 3 的 a.shape[-1]。如果您使用 256 ** np.arange(8, dtype = 'int64')，则为 7。否则你会溢出。