这个函数返回变量在数组中出现的次数:

def count(array,variable):
    number = 0
    for i in range(array.shape[0]):
        for j in range(array.shape[1]):
            if array[i,j] == variable:
                number += 1
    return number

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})

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。

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]}

using numpy.count

$ a = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]

$ np.count(a, 1)

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。