你有一个只有1和0的特殊数组。一个技巧就是使用

np.mean(x)

也就是数组中1的百分比。另外,使用

np.sum(x)
np.sum(1-x)

会给出数组中1和0的绝对值。

你有一个只有1和0的特殊数组。一个技巧就是使用

np.mean(x)

也就是数组中1的百分比。另外,使用

np.sum(x)
np.sum(1-x)

会给出数组中1和0的绝对值。

将数组y转换为列表l，然后执行l.count(1)和l.count(0)

>>> y = numpy.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
>>> l = list(y)
>>> l.count(1)
4
>>> l.count(0)
8 

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

using numpy.count

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

$ np.count(a, 1)

对于一般条目:

x = np.array([11, 2, 3, 5, 3, 2, 16, 10, 10, 3, 11, 4, 5, 16, 3, 11, 4])
n = {i:len([j for j in np.where(x==i)[0]]) for i in set(x)}
ix = {i:[j for j in np.where(x==i)[0]] for i in set(x)}

将输出一个计数:

{2: 2, 3: 4, 4: 2, 5: 2, 10: 2, 11: 3, 16: 2}

和指标:

{2: [1, 5],
3: [2, 4, 9, 14],
4: [11, 16],
5: [3, 12],
10: [7, 8],
11: [0, 10, 15],
16: [6, 13]}