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
就我个人而言,我认为: (y == 0).sum() and (y == 1).sum()
E.g.
import numpy as np
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
num_zeros = (y == 0).sum()
num_ones = (y == 1).sum()
利用a系列提供的方法:
>>> import pandas as pd
>>> y = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
>>> pd.Series(y).value_counts()
0 8
1 4
dtype: int64
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。
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。
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]}