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

y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])

如果你知道它们是0和1

np.sum(y)

给出1的个数。Np.sum (1-y)给出0。

一般来说，如果你想计算0而不是0(但可能是2或3):

np.count_nonzero(y)

给出非零的个数。

但是如果您需要更复杂的东西，我不认为numpy将提供一个很好的计数选项。在这种情况下，转到集合:

import collections
collections.Counter(y)
> Counter({0: 8, 1: 4})

这就像字典一样

collections.Counter(y)[0]
> 8

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

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

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)

我会使用np.where:

how_many_0 = len(np.where(a==0.)[0])
how_many_1 = len(np.where(a==1.)[0])