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
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
其他回答
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.
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
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]}
如果你不想使用numpy或collections模块,你可以使用字典:
d = dict()
a = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
for item in a:
try:
d[item]+=1
except KeyError:
d[item]=1
结果:
>>>d
{0: 8, 1: 4}
当然,你也可以使用if/else语句。 我认为Counter函数做了几乎相同的事情,但这个更透明。
因为ndarray只包含0和1, 您可以使用sum()来获得1的出现次数 和len()-sum()来得到0的出现情况。
num_of_ones = sum(array)
num_of_zeros = len(array)-sum(array)