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
这可以用下面的方法轻松完成
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y.tolist().count(1)
其他回答
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
没有人建议使用numpy。Bincount (input, minlength)与minlength = np.size(input),但这似乎是一个很好的解决方案,而且绝对是最快的:
In [1]: choices = np.random.randint(0, 100, 10000)
In [2]: %timeit [ np.sum(choices == k) for k in range(min(choices), max(choices)+1) ]
100 loops, best of 3: 2.67 ms per loop
In [3]: %timeit np.unique(choices, return_counts=True)
1000 loops, best of 3: 388 µs per loop
In [4]: %timeit np.bincount(choices, minlength=np.size(choices))
100000 loops, best of 3: 16.3 µs per loop
numpy之间的加速太疯狂了。unique(x, return_counts=True)和numpy。Bincount (x, minlength=np.max(x)) !
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]}
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
这里我有一些东西,通过它你可以计算特定数字的出现次数: 根据你的代码
count_of_zero=list(y[y==0]).count(0)
print(count_of_zero)
// according to the match there will be boolean values and according
// to True value the number 0 will be return.