本文介绍了利用python中的numpy模块构建二维的频次矩阵，对应于matlab中的 accummarrary()函数，matlab官方文档对于 accumarray()的介绍是：
B = accumarray(ind,data,sz) 根据 ind 中指定的组，通过对向量 data 的元素进行累加来对组数据求和。然后计算每组的总和,返回填充到 sz 大小的数组 B。ind 中的值定义数据所属的组以及存储每个组总和的输出数组 B 的索引。
也就是给出索引ind，以及对应索引上的data值，将同一索引对应data的值累加，以此作为B中ind对应位置的值B ( i , j ) = ∑ d a t a [ i n d ] B(i,j)=\sum data[ind]B (i ,j )=∑d a t a [in d ]。如果data设为全1，就可以认为ind为元素的出现表（一维二维皆可），返回矩阵统计了不同元素的出现次数B ( i , j ) = ∑ # ( i n d ) w h e n d a t a = e e T B(i,j)=\sum#(ind)\ when\ data=ee^T B (i ,j )=∑#(in d )w h e n d a t a =e e T，也就是频次矩阵。
目前python中比较常用的统计元素出现次数的方法为 np.bincout()，但它局限于一维正数组；如果使用list的 count()方法，又需要引入循环对每个不同元素计算出现次数，且要手动往频次矩阵填值；
如下给出两种方案来统计数组中元素出现数，并构建相应频次矩阵。
numpy方法
对于二维数组使用 unique()方法获得不同元素和它们出现次数，再直接向频次矩阵里填充值。代码如下：
data=np.random.randint(5,size=(2,6))
ind,times=np.unique(data,return_counts=True,axis=1)
freq=np.zeros((data.max()+1,data.max()+1))
freq[ind[0],ind[1]]=times
结果如下：
data
Out[21]:
array([[4, 0, 4, 3, 1, 4],
[3, 4, 0, 3, 2, 3]])
freq
Out[22]:
array([[0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0.],
[1., 0., 0., 2., 0.]])
同理该方法可拓展至一维数组和非正整数组。
pandas方法
pandas方法利用 value_count()统计元素出现次数。
data=np.random.randint(5,size=(2,6))
freq=np.zeros((data.max()+1,data.max()+1))
data=pd.DataFrame(data.T)
times=data.value_counts()
ind=times.index.to_list()
ind=np.array(ind).T
times=times.to_numpy()
freq[ind]=times
结果如下：
data
Out[53]:
0 1
0 2 1
1 4 4
2 4 1
3 2 3
4 4 4
5 1 0
freq
Out[54]:
array([[0., 0., 0., 0., 0.],
[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 2.]])
本文利用python实现了matlab中的 accumarray()，填补了网络上二维频次矩阵构建方法的空白。
Original: https://blog.csdn.net/Dr_maker/article/details/123921831
Author: 夜半罟霖
Title: python统计元素出现次数（accumarray实现）
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