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 

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

它还涉及一个步骤，但更灵活的解决方案也适用于2d数组和更复杂的过滤器，即创建一个布尔掩码，然后在掩码上使用.sum()。

>>>>y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
>>>>mask = y == 0
>>>>mask.sum()
8

这可以用下面的方法轻松完成

y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y.tolist().count(1)

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

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。