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

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

如果你确切地知道你要找的数字，你可以使用下面的方法;

lst = np.array([1,1,2,3,3,6,6,6,3,2,1])
(lst == 2).sum()

返回2在数组中出现的次数。

我会使用np.where:

how_many_0 = len(np.where(a==0.)[0])
how_many_1 = len(np.where(a==1.)[0])

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。