老实说，我发现最容易转换为熊猫系列或DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'data':np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])})
print df['data'].value_counts()

或者是Robert Muil的一句俏皮话:

pd.Series([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]).value_counts()

老实说，我发现最容易转换为熊猫系列或DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'data':np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])})
print df['data'].value_counts()

或者是Robert Muil的一句俏皮话:

pd.Series([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]).value_counts()

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.

最简单的方法是，如果没有必要的话做评论

import numpy as np
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
count_0, count_1 = 0, 0
for i in y_train:
    if i == 0:
        count_0 += 1
    if i == 1:
        count_1 += 1
count_0, 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])

如果你确切地知道你要找的数字，你可以使用下面的方法;

lst = np.array([1,1,2,3,3,6,6,6,3,2,1])
(lst == 2).sum()

返回2在数组中出现的次数。