对于您的情况，还可以查看numpy.bincount

In [56]: a = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])

In [57]: np.bincount(a)
Out[57]: array([8, 4])  #count of zeros is at index 0, i.e. 8
                        #count of ones is at index 1, i.e. 4

没有人建议使用numpy。Bincount (input, minlength)与minlength = np.size(input)，但这似乎是一个很好的解决方案，而且绝对是最快的:

In [1]: choices = np.random.randint(0, 100, 10000)

In [2]: %timeit [ np.sum(choices == k) for k in range(min(choices), max(choices)+1) ]
100 loops, best of 3: 2.67 ms per loop

In [3]: %timeit np.unique(choices, return_counts=True)
1000 loops, best of 3: 388 µs per loop

In [4]: %timeit np.bincount(choices, minlength=np.size(choices))
100000 loops, best of 3: 16.3 µs per loop

numpy之间的加速太疯狂了。unique(x, return_counts=True)和numpy。Bincount (x, minlength=np.max(x)) !

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

y (val)伯爵tolist()。

val为0或1

因为python列表有一个原生函数count，所以在使用该函数之前转换为list是一个简单的解决方案。

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

如果你对最快的执行感兴趣，你提前知道要查找哪个(s)值，并且你的数组是1D，或者你对扁平数组上的结果感兴趣(在这种情况下，函数的输入应该是np.ravel(arr)而不仅仅是arr)，那么Numba是你的朋友:

import numba as nb


@nb.jit
def count_nb(arr, value):
    result = 0
    for x in arr:
        if x == value:
            result += 1
    return result

或者，对于非常大的数组，并行化可能是有益的:

@nb.jit(parallel=True)
def count_nbp(arr, value):
    result = 0
    for i in nb.prange(arr.size):
        if arr[i] == value:
            result += 1
    return result

可以对np.count_nonzero()(它也有创建临时数组的问题——这是Numba解决方案中避免的问题)和基于np.unique()的解决方案(与其他解决方案相反，它实际上计算所有唯一值值)进行基准测试。

import numpy as np


def count_np(arr, value):
    return np.count_nonzero(arr == value)

import numpy as np


def count_np_uniq(arr, value):
    uniques, counts = np.unique(a, return_counts=True)
    counter = dict(zip(uniques, counts))
    return counter[value] if value in counter else 0 

由于Numba支持“类型化”字典，也可以使用一个函数来计数所有元素的所有出现次数。 这更直接地与np.unique()竞争，因为它能够在一次运行中计算所有值。这里提出了一个最终只返回单个值的元素数量的版本(为了比较，类似于count_np_uniq()中所做的事情):

@nb.jit
def count_nb_dict(arr, value):
    counter = {arr[0]: 1}
    for x in arr:
        if x not in counter:
            counter[x] = 1
        else:
            counter[x] += 1
    return counter[value] if value in counter else 0

输入是通过以下方式生成的:

def gen_input(n, a=0, b=100):
    return np.random.randint(a, b, n)

时间报告在下面的图中(第二行图是对更快的方法的放大):

表明简单的基于numba的解决方案对于较小的输入是最快的，而并行版本对于较大的输入是最快的。 NumPy版本在所有规模上都相当快。

当需要计算数组中的所有值时，对于足够大的数组，np.unique()比手动使用Numba实现的解决方案性能更好。

编辑:在最近的版本中，NumPy解决方案似乎变得更快了。在以前的迭代中，简单的Numba解决方案对于任何输入大小都优于NumPy的方法。

完整的代码可以在这里找到。