如何计算numpy数组列表中的重复数？

Question

我有一个需要清理的数组（排列）列表。 这是我当前列表的样子：

>>>permutations
[array([1, 2, 6, 7]),
 array([1, 2, 6, 7]),
 array([1, 2, 6, 7]),
 array([1, 2, 3, 8]),
 array([1, 2, 3, 8]),
 array([1, 2, 3, 8]),
 array([2, 3, 4, 9]),
 array([2, 3, 4, 9]),
 array([2, 3, 4, 9]),
 array([ 3,  4,  5, 10]),
 array([ 3,  4,  5, 10]),
 array([ 3,  4,  5, 10]),
 array([ 4,  5,  6, 11]),
 array([ 4,  5,  6, 11]),
 array([ 4,  5,  6, 11]),
 array([ 1,  5,  6, 12]),
 array([ 1,  5,  6, 12]),
 array([ 1,  5,  6, 12])]

我想要什么：

>>>neat_perm
[(array([1, 2, 6, 7]),3), 
(array([1, 2, 3, 8]),3),
(array([2, 3, 4, 9]),3)
(array([3, 4, 5, 10]), 3),
(array([4, 5, 6, 11]), 3),
(array([1, 5, 6, 12]), 3)]

我要做的是创建一个元组列表，其中元组的第一个元素是数组，元组的第二个元素是它在permutations中重复的次数。

直接的蛮力方法是对数组执行O(n^2) np.array_equal 以确保没有重复。问题在于算法的复杂性。 list(set(permutations))、permutations.count() 不起作用，因为 np 数组不可散列。

如果您对我提出的任何建议，我将不胜感激，以便在所需的代码行或时间/内存复杂性方面提高效率！

Answer 1

一种解决方案是将np.unique() 与return_counts = True 一起使用，然后压缩生成的唯一数组及其计数：

from numpy import array
import numpy as np

permutations = [array([1, 2, 6, 7]),
         array([1, 2, 6, 7]),
         array([1, 2, 6, 7]),
         array([1, 2, 3, 8]),
         array([1, 2, 3, 8]),
         array([1, 2, 3, 8]),
         array([2, 3, 4, 9]),
         array([2, 3, 4, 9]),
         array([2, 3, 4, 9]),
         array([ 3,  4,  5, 10]),
         array([ 3,  4,  5, 10]),
         array([ 3,  4,  5, 10]),
         array([ 4,  5,  6, 11]),
         array([ 4,  5,  6, 11]),
         array([ 4,  5,  6, 11]),
         array([ 1,  5,  6, 12]),
         array([ 1,  5,  6, 12]),
         array([ 1,  5,  6, 12])]


>>> list(zip(*np.unique(permutations, return_counts = True, axis = 0)))

[(array([1, 2, 3, 8]), 3),
 (array([1, 2, 6, 7]), 3),
 (array([ 1,  5,  6, 12]), 3),
 (array([2, 3, 4, 9]), 3),
 (array([ 3,  4,  5, 10]), 3),
 (array([ 4,  5,  6, 11]), 3)]