Wie zähle ich die Anzahl der 0s und 1s im folgenden Array?
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
y.count(0) gibt:
numpy.ndarrayObjekt hat kein Attributcount
Wie zähle ich das Vorkommen eines bestimmten Elements in einem ndarray?
Lesezeit: 4 Minuten
10180500cookie-checkWie zähle ich das Vorkommen eines bestimmten Elements in einem ndarray?
mfloww
Aziz Alto
Was ist mit der Verwendung numpy.count_nonzeroetwas wie
>>> 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
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Diese Antwort scheint besser zu sein als die mit den meisten Upvotes.
– Alex
31. Dezember 2017 um 17:16 Uhr
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Ich glaube nicht, dass das funktionieren würde
numpy.ndarraywie OP ursprünglich gefragt hat.– LYu
28. Juli 2018 um 20:55 Uhr
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@LYu – das y ist in dieser Antwort ein np.ndarray. Außerdem – die meisten, wenn nicht alle np.something-Funktionen funktionieren problemlos auf ndarrays.
– Magnuski
29. Juli 2018 um 19:34 Uhr
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Es ist definitiv am einfachsten zu lesen. Die Frage ist, was am schnellsten und am platzsparendsten ist
– Nathan
30. Mai 2018 um 19:02 Uhr
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Möglicherweise weniger platzsparend als numpy.count_nonzero(y==0), da es den Vektor auswertet (y==0)
– Sridhar Thiagarajan
27. Oktober 2018 um 22:21 Uhr
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Ich mag das, weil es ähnlich wie Matlab/Octave ist
sum( vector==value )– ePi272314
17. August 2019 um 17:01 Uhr
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Dies funktioniert auch für andere Werte im Array – nicht nur 0 und 1; es müssen nicht einmal Zahlen sein.
(y == "A")gibt ein Array von zurückboolWerte. Da boolesche Werte in Python gleich 0 und 1 sind, können sie summiert werden:(y == "A").sum()wird die Anzahl von zurückgebenAs im Arrayy.– natka_m
17. Dezember 2020 um 15:00 Uhr
Für Ihren Fall könnten Sie auch nachsehen 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 : 8
#count of ones is at index 1 : 4
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Dieser Code ist möglicherweise eine der schnellsten Lösungen für größere Arrays, die ich ausprobiert habe. Das Ergebnis als Liste zu erhalten, ist ebenfalls ein Bonus. Danke!
– Youngsup Kim
24. Oktober 2018 um 22:56 Uhr
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Und wenn ‘a’ ein n-dimensionales Array ist, können wir einfach verwenden: np.bincount(np.reshape(a, a.size))
– Ari
15. Januar 2020 um 9:01 Uhr
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Beachten Sie: (1) Dies rundet Nicht-Ganzzahlen ab. z.B
np.bincount([0, 0.5, 1.1]) == array([2, 1])(2) Wenn Sie ein Array mit großen Ganzzahlen haben, erhalten Sie eine lange Ausgabe, zlen(np.bincount([1000])) == 1001.– Eistel
2. Juli 2021 um 9:29 Uhr
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Es ist auch hilfreich, wenn wir Null für Werte zwischen den maximalen und den minimalen Werten anzeigen müssen, z. B. wenn
a = np.array([0, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 2])es wird bekommen[8 0 4]. So für1es legte0im Ergebnis.– Ali_Sch
6. Februar um 2:42
y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
Wenn du weißt, dass sie gerecht sind 0 und 1:
np.sum(y)
gibt Ihnen die Anzahl der Einsen. np.sum(1-y) gibt die Nullen.
Für eine leichte Allgemeingültigkeit, wenn Sie zählen wollen 0 und nicht null (aber möglicherweise 2 oder 3):
np.count_nonzero(y)
gibt die Anzahl der Nichtnull an.
Aber wenn Sie etwas Komplizierteres brauchen, glaube ich nicht, dass numpy ein nettes bieten wird count Möglichkeit. Gehen Sie in diesem Fall zu Sammlungen:
import collections
collections.Counter(y)
> Counter({0: 8, 1: 4})
Dies verhält sich wie ein Diktat
collections.Counter(y)[0]
> 8
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Dieser Code ist möglicherweise eine der schnellsten Lösungen für größere Arrays, die ich ausprobiert habe. Das Ergebnis als Liste zu erhalten, ist ebenfalls ein Bonus. Danke!
– Youngsup Kim
24. Oktober 2018 um 22:56 Uhr
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Und wenn ‘a’ ein n-dimensionales Array ist, können wir einfach verwenden: np.bincount(np.reshape(a, a.size))
– Ari
15. Januar 2020 um 9:01 Uhr
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Beachten Sie: (1) Dies rundet Nicht-Ganzzahlen ab. z.B
np.bincount([0, 0.5, 1.1]) == array([2, 1])(2) Wenn Sie ein Array mit großen Ganzzahlen haben, erhalten Sie eine lange Ausgabe, zlen(np.bincount([1000])) == 1001.– Eistel
2. Juli 2021 um 9:29 Uhr
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Es ist auch hilfreich, wenn wir Null für Werte zwischen den maximalen und den minimalen Werten anzeigen müssen, z. B. wenn
a = np.array([0, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 2])es wird bekommen[8 0 4]. So für1es legte0im Ergebnis.– Ali_Sch
6. Februar um 2:42
Konvertieren Sie Ihr Array y auflisten l und dann tun l.count(1) und 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
In diesem Fall ist es auch möglich, einfach zu verwenden
numpy.count_nonzero.– Mong H.Ng
31. März 2019 um 17:50 Uhr