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]}

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.

另一个简单的解决方案可能是使用numpy.count_nonzero():

import numpy as np
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y_nonzero_num = np.count_nonzero(y==1)
y_zero_num = np.count_nonzero(y==0)
y_nonzero_num
4
y_zero_num
8

不要让这个名字误导了你，如果你像例子中那样使用布尔值，它会达到目的的。

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.

您可以使用字典理解来创建简洁的一行代码。更多关于字典理解的内容可以在这里找到

>>> counts = {int(value): list(y).count(value) for value in set(y)}
>>> print(counts)
{0: 8, 1: 4}

这将创建一个字典，将ndarray中的值作为键，并将值的计数分别作为键的值。

当您想要计算该格式数组中某个值的出现次数时，这种方法就可以工作。

使用numpy.unique:

import numpy
a = numpy.array([0, 3, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 4])
unique, counts = numpy.unique(a, return_counts=True)

>>> dict(zip(unique, counts))
{0: 7, 1: 4, 2: 1, 3: 2, 4: 1}

使用collections.Counter的非numpy方法;

import collections, numpy
a = numpy.array([0, 3, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 4])
counter = collections.Counter(a)

>>> counter
Counter({0: 7, 1: 4, 3: 2, 2: 1, 4: 1})