如何计算numpy中多个项目的出现? [复制]
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【中文标题】如何计算numpy中多个项目的出现? [复制]【英文标题】:How to count occurances of multiple items in numpy? [duplicate] 【发布时间】:2020-03-23 11:39:30 【问题描述】:假设以下 numpy 数组:
[1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,2]
我想count([1,2])
在一次运行中计算所有出现的 1 和 2,产生类似
[4, 5]
对应于[1, 2]
输入。
numpy 支持吗?
【问题讨论】:
***.com/a/28663910/4940954 你能做这样的事情吗?这将为您提供每个数字的计数。 是的,就是这样。谢谢! 使用np.bincount(a)[[1, 2]]
【参考方案1】:
# Setting your input to an array
array = np.array([1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,2])
# Find the unique elements and get their counts
unique, counts = np.unique(array, return_counts=True)
# Setting the numbers to get counts for as an array
search = np.array([1, 2])
# Gets the counts for the elements in search
search_counts = [counts[i] for i, x in enumerate(unique) if x in search]
这将输出 [4, 5]
【讨论】:
以上是关于如何计算numpy中多个项目的出现? [复制]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何使用 Numpy 与原始 Python 计算 0≤y≤10 和 20000 点的 sin(x) 之间的执行时间差异? [复制]