numpy对向量进行计数
时间: 2023-05-25 13:03:56 浏览: 85
numpy中可以使用函数numpy.unique()来对向量进行计数,该函数会返回两个数组,第一个数组是去重后的元素列表,第二个数组是对应元素在原向量中出现的次数。
例如,使用numpy对一个向量进行计数:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 5, 3, 5, 3, 2, 1, 1])
unique_elements, counts_elements = np.unique(a, return_counts=True)
print("Unique elements:", unique_elements)
print("Counts of unique elements:", counts_elements)
```
输出结果为:
```
Unique elements: [1 2 3 5]
Counts of unique elements: [3 1 2 2]
```
说明向量中有4个不同的元素,分别是1、2、3、5,它们在原向量中出现的次数分别为3、1、2、2。
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对二维词向量进行词频统计 以及反文档频率的计算 python 代码
以下是对二维词向量进行词频统计以及反文档频率的计算的Python代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ['This is the first document.','This is the second second document.','And the third one.','Is this the first document?']
# 将语料库中的文本表示为二维向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 输出词汇表
print(vectorizer.get_feature_names())
# 计算词频
word_freq = np.sum(X.toarray(), axis=0)
print(word_freq)
# 计算逆文档频率
doc_freq = np.sum(X.toarray()>0, axis=0)
idf = np.log((len(corpus)+1)/(doc_freq+1))+1
print(idf)
```
其中,`corpus`是语料库,`vectorizer`被用于将文档转换为词频表示。`X`是词频计数的稀疏矩阵形式,`get_feature_names()`用于获取词汇表,`word_freq`计算词汇表中每个单词的词频。`doc_freq`计算每个单词在语料库中出现的文档数,`idf`计算每个单词的逆文档频率。
求解复张量与复向量乘积的代码
以下是求解复张量与复向量乘积的Python代码,使用了NumPy库:
```python
import numpy as np
# 定义复向量a和复张量T
a = np.array([1+2j, 3-4j, 5+6j])
T = np.array([[[1+2j, 3-4j], [5+6j, 7-8j]], [[9+10j, 11-12j], [13+14j, 15-16j]]])
# 计算复张量与复向量的乘积
result = np.tensordot(T, a, axes=(1,0))
print(result)
```
解释一下代码:
- 复向量`a`是一个1维数组,长度为3,包含了3个复数。
- 复张量`T`是一个3维数组,形状为`(2, 2, 2)`,其中每个元素都是一个复数。
- `np.tensordot(T, a, axes=(1,0))`表示对`T`的第1个维度(从0开始计数)和`a`的第0个维度进行乘积运算,得到一个新的数组。这个新数组的形状是`(2, 2)`,其中每个元素都是一个复数。
- 最后打印出结果。
注意,这里使用的是NumPy库中的tensordot函数,它可以用来计算张量的乘积。如果不了解NumPy或者张量的相关知识,可以先学习一下。