NumPyUserNumPyUserimport numpy as nparr = np.array([...])unique, counts = np.unique(arr, return_counts=True)print(dict(zip(unique, counts))) 状态图 此外,状态图可以帮助我们可视化代码执行的状态变化: import numpy as nparr = np.array([...])unique, counts = np.unique(arr, return_counts...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) count = np.count(arr) print(count) # 输出结果:6 ``` 2.统计数组中满足条件的元素的个数(多维数组) ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) count = np.count(arr) print(count) # 输...
在NumPy中,统计数组元素个数的方法主要有两种:ndim、shape、size 和count_nonzero。根据你的提示和问题的需求,我将重点介绍如何使用 size 函数来统计数组的元素个数。 导入NumPy库: 首先,我们需要导入NumPy库,以便使用其提供的各种数组操作函数。 python import numpy as np 创建一个NumPy数组: 接下来,我们创建一...
array([1,2,3,4,5,6]),## Unique elements array([2,2,2,1,1,2], dtype=int64)## Count ) 15、mean 返回数组的平均数 numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None) np.mean(arr,dtype='int') --- 3 16、medain 返回数组的中位数。 numpy.me...
1、Array 它用于创建一维或多维数组 Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])---array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array...
python numpy array count 重复 python重复100遍 系列文章目录 第一章 Python入门系列之介绍第二章 Python入门系列之PyCharm第三章 Python入门系列之注释第四章 Python入门系列之变量第五章 Python入门系列之输出和输入第六章 Python入门系列之数据类型转换和运算符第七章 Python入门系列之条件语句...
import numpy as np # 创建一个包含重复元素的数组 arr = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1, 4, 2, 5]) # 使用unique函数统计元素出现次数 unique_elements, counts = np.unique(arr, return_counts=True) # 打印每个元素及其出现次数 for element, count in zip(unique_elements, counts): print(f"...
importnumpyasnp# 创建一个示例数组arr=np.array([1,2,3,1,2,1,3,3,3])# 使用numpy.unique()函数获取元素计数unique_elements,counts=np.unique(arr,return_counts=True)# 打印每个元素及其计数forelement,countinzip(unique_elements,counts):print(f"元素{element}的计数为{count}") ...
array([ [5, 6], [7, 8] ]) print("竖直合并\n", np.vstack([a, b])) print("水平合并\n", np.hstack([a, b])) print() 五 观察维度形态 # 观察形态 cars = np.array([ [5, 10, 12, 6], [5.1, 8.2, 11, 6.3], [4.4, 9.1, 10, 6.6] ]) count = 0 for i in range(...
返回值说明: - count 函数返回满足条件的元素的个数。 二、count 函数的使用方法 1. 统计整个数组中满足某个条件的元素个数 示例代码如下: ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) count_result = np.count(arr > 5) print(count_result) # 输出结果...