我如何计算以下数组中的0和1的数量?

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

y.count(0)为:

numpy。Ndarray对象没有属性计数


当前回答

使用numpy.unique:

import numpy
a = numpy.array([0, 3, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 4])
unique, counts = numpy.unique(a, return_counts=True)

>>> dict(zip(unique, counts))
{0: 7, 1: 4, 2: 1, 3: 2, 4: 1}

使用collections.Counter的非numpy方法;

import collections, numpy
a = numpy.array([0, 3, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 4])
counter = collections.Counter(a)

>>> counter
Counter({0: 7, 1: 4, 3: 2, 2: 1, 4: 1})

其他回答

这个函数返回变量在数组中出现的次数:

def count(array,variable):
    number = 0
    for i in range(array.shape[0]):
        for j in range(array.shape[1]):
            if array[i,j] == variable:
                number += 1
    return number

试试这个:

a = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
list(a).count(1)

使用numpy怎么样?count_non0,类似的

>>> import numpy as np
>>> y = np.array([1, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 3, 3, 3, 0, 0, 2, 2, 0])

>>> np.count_nonzero(y == 1)
1
>>> np.count_nonzero(y == 2)
7
>>> np.count_nonzero(y == 3)
3
dict(zip(*numpy.unique(y, return_counts=True)))

只是复制了Seppo Enarvi的评论,这应该是一个正确的答案

using numpy.count

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

$ np.count(a, 1)