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。

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

如果你对最快的执行感兴趣，你提前知道要查找哪个(s)值，并且你的数组是1D，或者你对扁平数组上的结果感兴趣(在这种情况下，函数的输入应该是np.ravel(arr)而不仅仅是arr)，那么Numba是你的朋友:

import numba as nb


@nb.jit
def count_nb(arr, value):
    result = 0
    for x in arr:
        if x == value:
            result += 1
    return result

或者，对于非常大的数组，并行化可能是有益的:

@nb.jit(parallel=True)
def count_nbp(arr, value):
    result = 0
    for i in nb.prange(arr.size):
        if arr[i] == value:
            result += 1
    return result

可以对np.count_nonzero()(它也有创建临时数组的问题——这是Numba解决方案中避免的问题)和基于np.unique()的解决方案(与其他解决方案相反，它实际上计算所有唯一值值)进行基准测试。

import numpy as np


def count_np(arr, value):
    return np.count_nonzero(arr == value)

import numpy as np


def count_np_uniq(arr, value):
    uniques, counts = np.unique(a, return_counts=True)
    counter = dict(zip(uniques, counts))
    return counter[value] if value in counter else 0 

由于Numba支持“类型化”字典，也可以使用一个函数来计数所有元素的所有出现次数。 这更直接地与np.unique()竞争，因为它能够在一次运行中计算所有值。这里提出了一个最终只返回单个值的元素数量的版本(为了比较，类似于count_np_uniq()中所做的事情):

@nb.jit
def count_nb_dict(arr, value):
    counter = {arr[0]: 1}
    for x in arr:
        if x not in counter:
            counter[x] = 1
        else:
            counter[x] += 1
    return counter[value] if value in counter else 0

输入是通过以下方式生成的:

def gen_input(n, a=0, b=100):
    return np.random.randint(a, b, n)

时间报告在下面的图中(第二行图是对更快的方法的放大):

表明简单的基于numba的解决方案对于较小的输入是最快的，而并行版本对于较大的输入是最快的。 NumPy版本在所有规模上都相当快。

当需要计算数组中的所有值时，对于足够大的数组，np.unique()比手动使用Numba实现的解决方案性能更好。

编辑:在最近的版本中，NumPy解决方案似乎变得更快了。在以前的迭代中，简单的Numba解决方案对于任何输入大小都优于NumPy的方法。

完整的代码可以在这里找到。

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

Numpy为此提供了一个模块。只是一个小hack。将输入数组作为箱子。

numpy.histogram(y, bins=y)

输出是2个数组。一个是数值本身，另一个是相应的频率。

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。