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
我会使用np.where:
how_many_0 = len(np.where(a==0.)[0])
how_many_1 = len(np.where(a==1.)[0])
其他回答
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
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
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
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})
我会使用np.where:
how_many_0 = len(np.where(a==0.)[0])
how_many_1 = len(np.where(a==1.)[0])