一个普遍而简单的答案是:

numpy.sum(MyArray==x)   # sum of a binary list of the occurence of x (=0 or 1) in MyArray

这将导致这完整的代码作为例子

import numpy
MyArray=numpy.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])  # array we want to search in
x=0   # the value I want to count (can be iterator, in a list, etc.)
numpy.sum(MyArray==0)   # sum of a binary list of the occurence of x in MyArray

现在，如果MyArray是多维的，你想要计算值在直线(= pattern以后)上分布的次数。

MyArray=numpy.array([[6, 1],[4, 5],[0, 7],[5, 1],[2, 5],[1, 2],[3, 2],[0, 2],[2, 5],[5, 1],[3, 0]])
x=numpy.array([5,1])   # the value I want to count (can be iterator, in a list, etc.)
temp = numpy.ascontiguousarray(MyArray).view(numpy.dtype((numpy.void, MyArray.dtype.itemsize * MyArray.shape[1])))  # convert the 2d-array into an array of analyzable patterns
xt=numpy.ascontiguousarray(x).view(numpy.dtype((numpy.void, x.dtype.itemsize * x.shape[0])))  # convert what you search into one analyzable pattern
numpy.sum(temp==xt)  # count of the searched pattern in the list of patterns

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。

将数组y转换为列表l，然后执行l.count(1)和l.count(0)

>>> y = numpy.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
>>> l = list(y)
>>> l.count(1)
4
>>> l.count(0)
8 

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

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.

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