リスト/ numpy配列のPythonバランシングアイテム

これがNumPyでそれを行う方法です。これにより、常に各クラスの最初の外観が選択されます。

import numpy as np

def balance(tokens, classes):
    # Count appearances of each class
    c = np.bincount(classes - 1)
    n = c.min()
    # Accumulated counts for each class shifted one position
    cs = np.roll(np.cumsum(c), 1)
    cs[0] = 0
    # Compute appearance index for each class
    i = np.arange(len(classes)) - cs[classes - 1]
    # Mask excessive appearances
    m = i < n
    # Return corresponding tokens
    return tokens[m]

tokens  = np.array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'l'])
classes = np.array([  1,   1,   1,   1,   2,   2,   3,   3,   3])
print(balance(tokens, classes))
# ['a' 'b' 'e' 'f' 'g' 'h']

現状では、一部のクラスが完全に欠落している場合（出現の最小数がゼロであるため、ソリューションにクラスが表示されないため）、関数は空の配列を返しますが、必要に応じてそれを適応させることができます。