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
筛选并使用len
使用len是另一种选择。
A = np.array([1,0,1,0,1,0,1])
假设我们想要0的出现次数。
A[A==0] # Return the array where item is 0, array([0, 0, 0])
现在,用len把它包起来。
len(A[A==0]) # 3
len(A[A==1]) # 4
len(A[A==7]) # 0, because there isn't such item.
其他回答
我会使用np.where:
how_many_0 = len(np.where(a==0.)[0])
how_many_1 = len(np.where(a==1.)[0])
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。
y (val)伯爵tolist()。
val为0或1
因为python列表有一个原生函数count,所以在使用该函数之前转换为list是一个简单的解决方案。
using numpy.count
$ a = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
$ np.count(a, 1)