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

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

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。

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 

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。

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。