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¿Cómo contar la frecuencia de valores únicos en NumPy Array?

Analizar la frecuencia de valores únicos dentro de una matriz NumPy es una tarea común en el análisis de datos. Proporciona información valiosa sobre la distribución y aparición de elementos, lo que permite una exploración y preprocesamiento de datos efectivos. En este artículo, exploraremos varios métodos para contar la frecuencia de valores únicos en matrices NumPy. Aprovechando las funciones integradas de NumPy y bibliotecas externas como pandas y colecciones, lo guiaremos a través de implementaciones paso a paso de estas técnicas. A través de esta guía completa, obtendrá el conocimiento necesario para analizar y extraer con precisión información significativa de sus matrices NumPy.

Método 1: uso de la función np.unique()

NumPy proporciona la función np.unique(), que devuelve los elementos únicos ordenados de una matriz. Al especificar el parámetro return_counts=True, también devuelve el recuento de cada elemento único. Veamos cómo podemos usar esta función para contar la frecuencia de valores únicos en una matriz NumPy:

import numpy as np

# Create a NumPy array
arr = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1, 3, 4, 4, 4])

# Get the unique values and their counts
unique_values, counts = np.unique(arr, return_counts=True)

# Print the results
for value, count in zip(unique_values, counts):
    print(f"{value} occurs {count} times")

Producción

1 occurs 2 times
2 occurs 2 times
3 occurs 2 times
4 occurs 4 times

Al utilizar la función np.unique(), obtenemos dos matrices: valores_únicos que contienen los elementos únicos y recuentos que contienen las frecuencias correspondientes. Luego podemos iterar sobre estas matrices simultáneamente usando la función zip() e imprimir los resultados.

Método 2: uso de la función collections.Counter()

Otro enfoque para contar la frecuencia de valores únicos en una matriz NumPy implica el uso de la función collections.Counter(). Esta función es parte de la biblioteca estándar de Python y proporciona una forma eficaz de contar las apariciones de elementos en una colección. A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar esta función:

import numpy as np
from collections import Counter

# Create a NumPy array
arr = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1, 3, 4, 4, 4])

# Count the frequency of unique values
counts = Counter(arr)

# Print the results
for value, count in counts.items():
    print(f"{value} occurs {count} times")

Producción

1 occurs 2 times
2 occurs 2 times
3 occurs 2 times
4 occurs 4 times

La matriz NumPy se transforma en un objeto similar a un diccionario cuando se aplica Counter(arr), donde las claves indican los valores únicos y los valores indican las frecuencias correspondientes. Los resultados se pueden imprimir después de iterar sobre el contenido del objeto Contador.

Método 3: usar la función np.bincount()

Podemos usar la función np.bincount() para contar la frecuencia de valores distintos en una matriz NumPy de enteros no negativos. Esta función crea una nueva matriz y cuenta las instancias de cada número entero no negativo en la matriz original. Los índices de esta nueva matriz representan los distintos valores y los elementos que los acompañan denotan sus frecuencias. A continuación se muestra una ilustración de cómo aplicar esta estrategia:

import numpy as np

# Create a NumPy array
arr = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1, 3, 4, 4, 4])

# Get the frequency of unique values
counts = np.bincount(arr)

# Print the results
for value, count in enumerate(counts):
    if count > 0:
        print(f"{value} occurs {count} times")

Producción

1 occurs 2 times
2 occurs 2 times
3 occurs 2 times
4 occurs 4 times

En este método, aplicamos la función np.bincount() a la matriz NumPy. La matriz resultante, counts, contiene la frecuencia de cada número entero no negativo presente en la matriz. Luego podemos iterar sobre los índices y los elementos correspondientes de la matriz de recuentos utilizando la función enumerate() e imprimir los valores que tienen un recuento mayor que cero.

Método 4: uso de la función pandas.value_counts()

Si tiene instalada la biblioteca pandas, puede utilizar su función value_counts() para contar la frecuencia de valores únicos en una matriz NumPy. Esta función devuelve un objeto Serie que contiene los valores únicos como índices y sus frecuencias correspondientes como valores. He aquí un ejemplo:

import numpy as np
import pandas as pd

# Create a NumPy array
arr = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1, 3, 4, 4, 4])

# Convert the array to Series
series = pd.Series(arr)

# Get the frequency of unique values
counts = series.value_counts()

# Print the results
for value, count in counts.items():
    print(f"{value} occurs {count} times")

Producción

4 occurs 4 times
1 occurs 2 times
3 occurs 2 times
2 occurs 2 times

Podemos usar la función value_counts() para crear un objeto Serie que tenga valores únicos y las frecuencias que los acompañan convirtiendo la matriz NumPy en una Serie pandas. Los resultados se pueden imprimir después de recorrer los elementos del objeto Serie.

Conclusión

En este artículo, cubrimos varios métodos para contar la frecuencia de valores únicos en una matriz NumPy, como np.unique(), collections.Counter(), np.bincount() y pandas.value_counts(). Estos métodos brindan diferentes ventajas según sus requisitos específicos y las bibliotecas disponibles. Al aplicar estas técnicas, puede obtener información eficaz de sus datos y realizar análisis significativos con eficiencia.

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