我如何计算一个ndarray中某一项的出现?

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

如果你正在处理非常大的数组，使用生成器可能是一个选择。这里的好处是，这种方法适用于数组和列表，你不需要任何额外的包。此外，您不会使用那么多内存。

my_array = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
sum(1 for val in my_array if val==0)
Out: 8

其他回答

试试这个:

a = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
list(a).count(1)

老实说，我发现最容易转换为熊猫系列或DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'data':np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])})
print df['data'].value_counts()

或者是Robert Muil的一句俏皮话:

pd.Series([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]).value_counts()

它还涉及一个步骤，但更灵活的解决方案也适用于2d数组和更复杂的过滤器，即创建一个布尔掩码，然后在掩码上使用.sum()。

>>>>y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
>>>>mask = y == 0
>>>>mask.sum()
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。

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

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