另一个简单的解决方案可能是使用numpy.count_nonzero():

import numpy as np
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y_nonzero_num = np.count_nonzero(y==1)
y_zero_num = np.count_nonzero(y==0)
y_nonzero_num
4
y_zero_num
8

不要让这个名字误导了你，如果你像例子中那样使用布尔值，它会达到目的的。

using numpy.count

$ a = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]

$ np.count(a, 1)

y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])

如果你知道它们是0和1

np.sum(y)

给出1的个数。Np.sum (1-y)给出0。

一般来说，如果你想计算0而不是0(但可能是2或3):

np.count_nonzero(y)

给出非零的个数。

但是如果您需要更复杂的东西，我不认为numpy将提供一个很好的计数选项。在这种情况下，转到集合:

import collections
collections.Counter(y)
> Counter({0: 8, 1: 4})

这就像字典一样

collections.Counter(y)[0]
> 8

您可以使用字典理解来创建简洁的一行代码。更多关于字典理解的内容可以在这里找到

>>> counts = {int(value): list(y).count(value) for value in set(y)}
>>> print(counts)
{0: 8, 1: 4}

这将创建一个字典，将ndarray中的值作为键，并将值的计数分别作为键的值。

当您想要计算该格式数组中某个值的出现次数时，这种方法就可以工作。

老实说，我发现最容易转换为熊猫系列或DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'data':np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])})
print df['data'].value_counts()

或者是Robert Muil的一句俏皮话:

pd.Series([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]).value_counts()

这可以用下面的方法轻松完成

y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y.tolist().count(1)