计算 nd 数组中相同子数组的最快方法？

让我们考虑一个二维数组A

2   3   5   7
2   3   5   7
1   7   1   4
5   8   6   0
2   3   5   7

第一行、第二行和最后一行是相同的。我正在寻找的算法应该返回每个不同行的相同行数（=每个元素的重复项数）。如果可以轻松修改脚本以也计算相同列的数量，那就太好了。

我使用一种低效的朴素算法来做到这一点：

import numpy
A=numpy.array([[2,  3,  5,  7],[2,  3,  5,  7],[1,  7,  1,  4],[5,  8,  6,  0],[2,  3,  5,  7]])
i=0
end = len(A)
while i<end:
    print i,
    j=i+1
    numberID = 1
    while j<end:
        print j
        if numpy.array_equal(A[i,:] ,A[j,:]):
            numberID+=1
        j+=1
    i+=1
print A, len(A)

预期结果：

array([3,1,1]) # number identical arrays per line

我的算法看起来像是在 numpy 中使用本机 python，因此效率低下。感谢帮助。

在 unumpy >= 1.9.0 中，np.unique has a return_counts您可以将关键字参数与解决方案结合起来here获取计数：

b = np.ascontiguousarray(A).view(np.dtype((np.void, A.dtype.itemsize * A.shape[1])))
unq_a, unq_cnt = np.unique(b, return_counts=True)
unq_a = unq_a.view(A.dtype).reshape(-1, A.shape[1])

>>> unq_a
array([[1, 7, 1, 4],
       [2, 3, 5, 7],
       [5, 8, 6, 0]])

>>> unq_cnt
array([1, 3, 1])

在较旧的 numpy 中，您可以复制什么np.unique does，看起来像：

a_view = np.array(A, copy=True)
a_view = a_view.view(np.dtype((np.void,
                               a_view.dtype.itemsize*a_view.shape[1]))).ravel()
a_view.sort()
a_flag = np.concatenate(([True], a_view[1:] != a_view[:-1]))
a_unq = A[a_flag]
a_idx = np.concatenate(np.nonzero(a_flag) + ([a_view.size],))
a_cnt = np.diff(a_idx)

>>> a_unq
array([[1, 7, 1, 4],
       [2, 3, 5, 7],
       [5, 8, 6, 0]])

>>> a_cnt
array([1, 3, 1])