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 

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.

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。

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)

使用numpy怎么样?count_non0，类似的

>>> import numpy as np
>>> y = np.array([1, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 3, 3, 3, 0, 0, 2, 2, 0])

>>> np.count_nonzero(y == 1)
1
>>> np.count_nonzero(y == 2)
7
>>> np.count_nonzero(y == 3)
3

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。