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
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
y (val)伯爵tolist()。
val为0或1
因为python列表有一个原生函数count,所以在使用该函数之前转换为list是一个简单的解决方案。
其他回答
如果你不想使用numpy或collections模块,你可以使用字典:
d = dict()
a = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
for item in a:
try:
d[item]+=1
except KeyError:
d[item]=1
结果:
>>>d
{0: 8, 1: 4}
当然,你也可以使用if/else语句。 我认为Counter函数做了几乎相同的事情,但这个更透明。
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。
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。
对于您的情况,还可以查看numpy.bincount
In [56]: a = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
In [57]: np.bincount(a)
Out[57]: array([8, 4]) #count of zeros is at index 0, i.e. 8
#count of ones is at index 1, i.e. 4
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